Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

IGEV	0.20 10	0.12 1	0.23 1	0.31 17	0.20 74	0.23 19	0.19 15	0.40 50	0.29 39	0.22 17	0.34 75	0.20 20	0.15 4	0.31 14	0.19 3	0.11 22	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.10 3	0.10 28

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 2	0.28 29	0.30 9	0.19 50	0.20 5	0.18 10	0.30 10	0.21 13	0.18 4	0.15 3	0.19 15	0.18 17	0.33 25	0.19 3	0.13 59	0.09 22	0.13 51	0.09 9	0.10 3	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 2	0.28 29	0.30 9	0.20 74	0.20 5	0.19 15	0.27 6	0.19 8	0.15 1	0.15 3	0.18 10	0.17 10	0.33 25	0.19 3	0.13 59	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 10	0.13 2	0.27 20	0.33 46	0.17 17	0.38 185	0.18 10	0.30 10	0.19 8	0.24 23	0.15 3	0.26 48	0.17 10	0.32 19	0.21 15	0.13 59	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.10 28

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 2	0.25 10	0.31 17	0.16 7	0.24 28	0.17 3	0.25 4	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 30	0.14 1	0.32 19	0.19 3	0.13 59	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.09 4

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 2	0.27 20	0.33 46	0.17 17	0.24 28	0.17 3	0.25 4	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 39	0.15 4	0.31 14	0.20 9	0.12 31	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.10 3	0.09 4

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.27 20	0.34 57	0.15 1	0.27 59	0.17 3	0.28 7	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 39	0.15 4	0.32 19	0.20 9	0.11 22	0.09 22	0.13 51	0.09 9	0.10 3	0.09 4

LG-G_1	0.21 13	0.13 2	0.30 47	0.34 57	0.16 7	0.52 264	0.17 3	0.34 25	0.18 6	0.21 11	0.21 14	0.26 48	0.19 25	0.37 46	0.20 9	0.14 98	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.11 12	0.10 28

LG-G	0.21 13	0.13 2	0.30 47	0.34 57	0.16 7	0.52 264	0.17 3	0.34 25	0.18 6	0.21 11	0.21 14	0.26 48	0.19 25	0.37 46	0.20 9	0.14 98	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.11 12	0.10 28

CAS	0.34 134	0.13 2	0.25 10	1.28 543	0.30 351	0.46 241	0.38 300	0.48 85	0.47 155	0.34 80	0.52 143	0.24 43	0.19 25	0.29 7	0.27 121	0.69 534	0.08 2	0.12 22	0.08 1	0.12 44	0.15 211

water-stereo	0.28 80	0.14 11	0.29 36	0.35 91	0.19 50	0.36 167	0.23 59	0.62 158	0.38 108	0.39 113	0.62 174	0.41 134	0.35 177	0.28 6	0.27 121	0.14 98	0.13 256	0.13 51	0.12 104	0.12 44	0.10 28

depthmonostereo	0.29 91	0.14 11	0.31 54	0.35 91	0.17 17	0.46 241	0.27 109	0.69 217	0.57 187	0.35 85	0.42 98	0.31 65	0.35 177	0.35 37	0.27 121	0.14 98	0.12 189	0.13 51	0.12 104	0.11 12	0.10 28

monsterstereo	0.22 25	0.14 11	0.26 14	0.34 57	0.18 31	0.21 11	0.20 20	0.37 33	0.35 81	0.33 77	0.40 92	0.19 15	0.18 17	0.45 100	0.21 15	0.11 22	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.13 79	0.08 1

monsters	0.22 25	0.14 11	0.26 14	0.31 17	0.19 50	0.23 19	0.19 15	0.44 74	0.33 65	0.36 89	0.30 54	0.16 2	0.18 17	0.43 85	0.19 3	0.11 22	0.09 22	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.10 28

111111	0.21 13	0.14 11	0.27 20	0.37 126	0.22 114	0.21 11	0.19 15	0.43 68	0.27 28	0.20 8	0.20 12	0.29 56	0.14 1	0.41 71	0.22 27	0.14 98	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.12 44	0.12 109

LGtest1	0.19 7	0.14 11	0.29 36	0.34 57	0.16 7	0.26 46	0.17 3	0.32 15	0.20 11	0.21 11	0.15 3	0.23 39	0.20 31	0.32 19	0.20 9	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.12 44	0.11 64

FoundationStereo	0.17 1	0.14 11	0.25 10	0.30 9	0.16 7	0.23 19	0.20 20	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 20	0.19 25	0.26 2	0.21 15	0.13 59	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.10 3	0.09 4

MonSter	0.20 10	0.14 11	0.25 10	0.31 17	0.15 1	0.22 14	0.22 44	0.39 45	0.33 65	0.20 8	0.25 30	0.17 4	0.15 4	0.38 54	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

dual_stereo	0.19 7	0.14 11	0.24 5	0.31 17	0.16 7	0.16 3	0.20 20	0.29 8	0.20 11	0.23 19	0.20 12	0.22 30	0.14 1	0.52 153	0.24 58	0.13 59	0.10 51	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.09 4

Occ-G	0.26 63	0.14 11	0.28 29	0.34 57	0.20 74	0.27 59	0.34 218	0.41 56	0.31 49	0.29 51	0.43 101	0.49 182	0.25 75	0.47 120	0.28 141	0.13 59	0.11 134	0.14 80	0.11 76	0.12 44	0.12 109

Pointernet	0.27 73	0.14 11	0.33 80	0.35 91	0.23 154	0.35 158	0.21 35	0.72 244	0.38 108	0.39 113	0.36 83	0.34 84	0.25 75	0.36 39	0.25 74	0.15 159	0.10 51	0.12 22	0.08 1	0.11 12	0.10 28

IGEV-Stereo+	0.23 39	0.14 11	0.26 14	0.32 34	0.19 50	0.12 1	0.17 3	0.29 8	0.29 39	0.21 11	0.15 3	0.22 30	0.22 46	0.40 63	0.22 27	0.14 98	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.15 169	0.86 540

trnet	0.27 73	0.14 11	0.23 1	0.28 3	0.15 1	0.37 172	0.23 59	0.52 107	0.72 248	0.42 128	0.51 134	0.34 84	0.26 90	0.39 58	0.25 74	0.15 159	0.11 134	0.12 22	0.08 1	0.11 12	0.10 28

CES	0.28 80	0.14 11	0.23 1	0.30 9	0.70 525	0.37 172	0.27 109	0.48 85	0.46 150	0.34 80	0.48 118	0.27 52	0.22 46	0.39 58	0.23 47	0.13 59	0.11 134	0.12 22	0.08 1	0.13 79	0.17 277

DilatedVolume-Stereo	0.30 106	0.15 25	0.34 97	0.33 46	0.20 74	0.53 272	0.25 81	0.56 120	0.43 133	0.56 175	0.50 125	0.35 93	0.29 129	0.49 134	0.28 141	0.13 59	0.11 134	0.12 22	0.11 76	0.11 12	0.10 28

1w_stereo	0.24 45	0.15 25	0.29 36	0.34 57	0.18 31	0.31 115	0.41 349	0.40 50	0.43 133	0.31 59	0.38 89	0.17 4	0.24 68	0.45 100	0.23 47	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

SGD-Stereo	0.22 25	0.15 25	0.27 20	0.31 17	0.15 1	0.29 88	0.20 20	0.37 33	0.29 39	0.24 23	0.29 53	0.21 29	0.27 101	0.36 39	0.25 74	0.16 209	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.13 79	0.10 28

GREAT-IGEV	0.22 25	0.15 25	0.31 54	0.29 5	0.22 114	0.21 11	0.26 93	0.33 23	0.31 49	0.20 8	0.30 54	0.22 30	0.22 46	0.47 120	0.22 27	0.11 22	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.13 79	0.10 28

DEFOM-Stereo	0.22 25	0.15 25	0.26 14	0.33 46	0.20 74	0.61 328	0.21 35	0.30 10	0.31 49	0.23 19	0.19 11	0.18 10	0.18 17	0.41 71	0.22 27	0.12 31	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.11 64

WCG-NET	0.28 80	0.15 25	0.33 80	0.33 46	0.19 50	0.33 139	0.27 109	0.39 45	0.80 301	0.46 142	0.49 121	0.39 118	0.25 75	0.40 63	0.25 74	0.12 31	0.09 22	0.13 51	0.11 76	0.12 44	0.10 28

IGEV-Stereo++	0.21 13	0.15 25	0.27 20	0.37 126	0.19 50	0.22 14	0.18 10	0.42 60	0.35 81	0.22 17	0.28 46	0.24 43	0.18 17	0.27 5	0.22 27	0.12 31	0.09 22	0.12 22	0.10 50	0.12 44	0.10 28

WCG-NET（raft）	0.31 112	0.15 25	0.36 114	0.32 34	0.19 50	0.35 158	0.27 109	0.51 98	0.78 290	0.45 136	0.55 155	0.48 176	0.27 101	0.54 168	0.26 103	0.13 59	0.10 51	0.12 22	0.11 76	0.12 44	0.11 64

MoCha-V2	0.25 53	0.15 25	0.29 36	0.40 221	0.18 31	0.27 59	0.26 93	0.49 88	0.27 28	0.36 89	0.27 37	0.33 80	0.35 177	0.49 134	0.22 27	0.12 31	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.13 79	0.11 64

LoS	0.29 91	0.15 25	0.30 47	0.29 5	0.18 31	0.33 139	0.29 137	0.51 98	0.72 248	0.34 80	0.52 143	0.41 134	0.28 115	0.47 120	0.28 141	0.15 159	0.11 134	0.13 51	0.09 9	0.11 12	0.11 64
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CREStereo++_RVC	0.32 118	0.15 25	0.23 1	0.31 17	0.24 183	0.27 59	0.22 44	0.46 80	0.88 350	0.46 142	0.80 250	0.30 58	0.26 90	0.36 39	0.33 191	0.13 59	0.09 22	0.13 51	0.51 531	0.13 79	0.09 4
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.36 167	0.15 25	0.24 5	0.34 57	0.15 1	0.77 399	0.29 137	0.80 286	0.83 319	0.56 175	0.57 161	0.43 152	0.40 220	0.57 196	0.33 191	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.09 9	0.14 123	0.09 4

TANstereo	0.30 106	0.15 25	0.31 54	0.30 9	0.17 17	0.55 283	0.23 59	0.44 74	0.55 179	0.59 182	0.68 194	0.37 106	0.26 90	0.35 37	0.27 121	0.15 159	0.16 352	0.12 22	0.10 50	0.13 79	0.14 188

CREStereo	0.28 80	0.15 25	0.24 5	0.27 1	0.17 17	0.37 172	0.25 81	0.51 98	0.72 248	0.42 128	0.51 134	0.32 68	0.26 90	0.38 54	0.25 74	0.16 209	0.11 134	0.12 22	0.08 1	0.12 44	0.11 64
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
GASTEREO	0.25 53	0.16 39	0.32 65	0.40 221	0.20 74	0.22 14	0.30 153	0.43 68	0.31 49	0.37 96	0.33 66	0.22 30	0.35 177	0.41 71	0.23 47	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.11 76	0.12 44	0.11 64

MSCF	0.25 53	0.16 39	0.33 80	0.39 184	0.20 74	0.20 5	0.31 176	0.43 68	0.31 49	0.36 89	0.33 66	0.23 39	0.35 177	0.36 39	0.23 47	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.11 76	0.13 79	0.11 64

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 39	0.16 39	0.32 65	0.39 184	0.21 95	0.18 4	0.21 35	0.34 25	0.26 27	0.28 44	0.51 134	0.28 55	0.29 129	0.26 2	0.24 58	0.14 98	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.14 123	0.12 109

HART	0.29 91	0.16 39	0.32 65	0.40 221	0.21 95	0.32 132	0.26 93	0.62 158	0.31 49	0.33 77	0.65 181	0.41 134	0.22 46	0.55 173	0.25 74	0.12 31	0.10 51	0.15 120	0.11 76	0.15 169	0.11 64

Reg-Stereo(zero)	0.30 106	0.16 39	0.28 29	0.34 57	0.18 31	0.32 132	0.20 20	0.63 166	0.68 228	0.50 154	0.52 143	0.51 188	0.30 144	0.45 100	0.25 74	0.13 59	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.12 44	0.11 64

AIO_rvc	0.23 39	0.16 39	0.32 65	0.34 57	0.19 50	0.26 46	0.33 207	0.40 50	0.22 15	0.26 32	0.24 25	0.34 84	0.15 4	0.51 147	0.24 58	0.12 31	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.12 44	0.10 28

HUF	0.24 45	0.16 39	0.33 80	0.32 34	0.18 31	0.25 42	0.40 334	0.42 60	0.34 68	0.25 28	0.23 19	0.32 68	0.28 115	0.34 29	0.24 58	0.13 59	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.12 44	0.10 28

AIO_test	0.23 39	0.16 39	0.28 29	0.34 57	0.20 74	0.30 100	0.39 323	0.38 41	0.25 26	0.25 28	0.28 46	0.32 68	0.22 46	0.38 54	0.25 74	0.12 31	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.12 44	0.09 4

castereo++	0.26 63	0.16 39	0.26 14	0.33 46	0.19 50	0.75 392	0.20 20	0.37 33	0.47 155	0.23 19	0.23 19	0.35 93	0.28 115	0.39 58	0.19 3	0.14 98	0.09 22	0.14 80	0.09 9	0.11 12	0.10 28

IGEV-RUCA	0.25 53	0.16 39	0.34 97	0.39 184	0.27 287	0.33 139	0.20 20	0.38 41	0.36 89	0.26 32	0.31 63	0.25 47	0.21 39	0.48 130	0.24 58	0.20 333	0.11 134	0.13 51	0.10 50	0.17 244	0.15 211

castereo	0.28 80	0.16 39	0.32 65	0.35 91	0.21 95	0.40 196	0.42 359	0.50 96	0.66 220	0.26 32	0.41 95	0.37 106	0.36 195	0.33 25	0.24 58	0.13 59	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.11 12	0.10 28

999	0.27 73	0.16 39	0.35 107	0.36 110	0.24 183	0.31 115	0.27 109	0.49 88	0.38 108	0.26 32	0.30 54	0.39 118	0.23 58	0.63 264	0.25 74	0.13 59	0.10 51	0.14 80	0.12 104	0.12 44	0.14 188

U	0.45 272	0.16 39	0.32 65	0.40 221	0.71 526	3.55 557	0.20 20	0.41 56	0.38 108	0.26 32	0.23 19	0.24 43	0.22 46	0.26 2	0.22 27	0.15 159	0.09 22	0.88 536	0.13 138	0.13 79	0.11 64

Any-RAFT	0.35 149	0.16 39	0.30 47	0.34 57	0.21 95	0.52 264	0.22 44	0.88 317	0.73 255	0.53 166	0.73 205	0.64 260	0.28 115	0.46 113	0.24 58	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.13 79	0.12 109

LoS_RVC	0.27 73	0.16 39	0.27 20	0.32 34	0.30 351	0.44 228	0.34 218	0.41 56	0.33 65	0.31 59	0.51 134	0.29 56	0.32 156	0.36 39	0.28 141	0.11 22	0.10 51	0.11 1	0.08 1	0.11 12	0.19 328

EGLCR-Stereo	0.25 53	0.16 39	0.33 80	0.34 57	0.20 74	0.35 158	0.20 20	0.52 107	0.36 89	0.28 44	0.27 37	0.41 134	0.18 17	0.45 100	0.26 103	0.14 98	0.10 51	0.16 146	0.14 169	0.13 79	0.11 64

fff	0.37 184	0.16 39	0.41 183	0.34 57	0.19 50	0.29 88	0.30 153	0.69 217	1.06 445	0.69 252	0.78 237	0.42 144	0.63 353	0.46 113	0.34 206	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.11 12	0.13 144

ADStereo(finetuned)	0.37 184	0.16 39	0.49 300	0.34 57	0.19 50	0.30 100	0.30 153	0.68 209	0.91 373	0.70 258	0.77 226	0.43 152	0.69 390	0.45 100	0.33 191	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.13 79	0.12 109

test-3	0.34 134	0.16 39	0.43 215	0.39 184	0.21 95	0.43 220	0.22 44	0.63 166	0.78 290	0.71 265	0.45 105	0.64 260	0.27 101	0.43 85	0.31 169	0.12 31	0.09 22	0.17 184	0.13 138	0.12 44	0.10 28

test_1	0.34 134	0.16 39	0.43 215	0.39 184	0.21 95	0.43 220	0.23 59	0.63 166	0.78 290	0.68 243	0.45 105	0.64 260	0.27 101	0.43 85	0.31 169	0.12 31	0.09 22	0.17 184	0.13 138	0.12 44	0.10 28

DCANet	0.36 167	0.16 39	0.41 183	0.34 57	0.19 50	0.30 100	0.30 153	0.68 209	0.91 373	0.70 258	0.77 226	0.43 152	0.57 315	0.45 100	0.34 206	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.13 79	0.12 109

csc	0.37 184	0.16 39	0.41 183	0.34 57	0.19 50	0.29 88	0.30 153	0.69 217	1.06 445	0.69 252	0.78 237	0.42 144	0.63 353	0.46 113	0.34 206	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.11 12	0.13 144

cscssc	0.37 184	0.16 39	0.41 183	0.34 57	0.19 50	0.29 88	0.30 153	0.69 217	1.06 445	0.69 252	0.78 237	0.42 144	0.63 353	0.46 113	0.34 206	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.11 12	0.13 144

PMTNet	0.32 118	0.16 39	0.24 5	0.29 5	0.18 31	0.45 236	0.22 44	0.56 120	0.63 205	0.46 142	0.54 149	0.39 118	0.34 174	0.48 130	0.24 58	0.75 536	0.10 51	0.12 22	0.08 1	0.12 44	0.11 64

AdaDepth	0.22 25	0.17 63	0.32 65	0.37 126	0.18 31	0.34 149	0.22 44	0.33 23	0.23 17	0.21 11	0.21 14	0.20 20	0.20 31	0.56 183	0.21 15	0.10 10	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.11 12	0.12 109

3.25w_new	0.23 39	0.17 63	0.32 65	0.31 17	0.17 17	0.43 220	0.20 20	0.37 33	0.30 44	0.37 96	0.28 46	0.22 30	0.25 75	0.42 79	0.22 27	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.09 1	0.10 28

3.25w	0.23 39	0.17 63	0.32 65	0.31 17	0.17 17	0.43 220	0.20 20	0.37 33	0.30 44	0.37 96	0.28 46	0.22 30	0.25 75	0.42 79	0.22 27	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.09 1	0.10 28

3.75w	0.22 25	0.17 63	0.30 47	0.31 17	0.19 50	0.43 220	0.24 73	0.35 28	0.24 21	0.31 59	0.27 37	0.17 4	0.22 46	0.37 46	0.20 9	0.10 10	0.07 1	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

xyz-stereo	4.23 564	0.17 63	61.76 591	0.34 57	0.16 7	12.16 573	0.37 278	0.58 131	0.68 228	1.01 445	3.36 550	0.77 338	0.82 445	1.21 484	0.40 277	0.12 31	0.10 51	0.16 146	0.11 76	0.13 79	0.10 28

fffft	0.25 53	0.17 63	0.37 130	0.36 110	0.22 114	0.28 76	0.36 264	0.42 60	0.24 21	0.36 89	0.23 19	0.27 52	0.22 46	0.52 153	0.27 121	0.12 31	0.09 22	0.16 146	0.12 104	0.12 44	0.12 109
1: 1. 1
tt45	0.27 73	0.17 63	0.34 97	0.35 91	0.23 154	0.38 185	0.28 127	0.46 80	0.28 32	0.40 119	0.27 37	0.38 114	0.25 75	0.57 196	0.26 103	0.13 59	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.12 44	0.14 188

RAStereo	0.24 45	0.17 63	0.29 36	0.40 221	0.21 95	0.23 19	0.26 93	0.42 60	0.45 146	0.23 19	0.34 75	0.30 58	0.19 25	0.34 29	0.25 74	0.15 159	0.12 189	0.16 146	0.13 138	0.14 123	0.11 64

IGEV++	0.24 45	0.17 63	0.31 54	0.38 156	0.22 114	0.24 28	0.22 44	0.50 96	0.23 17	0.28 44	0.35 80	0.30 58	0.22 46	0.31 14	0.28 141	0.14 98	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.13 79	0.13 144

MSKI-zero shot	0.32 118	0.17 63	0.34 97	0.39 184	0.21 95	0.32 132	0.22 44	0.61 152	0.43 133	0.52 163	0.64 178	0.61 245	0.20 31	0.74 347	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.10 50	0.12 44	0.12 109

UniTT-Stereo	0.27 73	0.17 63	0.37 130	0.40 221	0.27 287	0.30 100	0.28 127	0.39 45	0.31 49	0.29 51	0.46 110	0.27 52	0.25 75	0.47 120	0.34 206	0.17 248	0.13 256	0.13 51	0.12 104	0.14 123	0.12 109

MIM_Stereo	0.38 199	0.17 63	0.53 338	0.37 126	0.24 183	0.27 59	0.24 73	0.70 232	0.54 174	0.72 277	1.00 354	0.63 253	0.29 129	0.64 277	0.38 264	0.13 59	0.14 290	0.17 184	0.16 227	0.14 123	0.11 64

AEACV	0.27 73	0.17 63	0.31 54	0.34 57	0.45 477	0.26 46	0.28 127	0.37 33	0.32 59	0.30 58	0.46 110	0.31 65	0.37 199	0.36 39	0.24 58	0.14 98	0.10 51	0.15 120	0.12 104	0.13 79	0.11 64

MC-Stereo	0.28 80	0.17 63	0.32 65	0.38 156	0.20 74	0.26 46	0.26 93	0.49 88	0.37 103	0.37 96	0.61 171	0.41 134	0.31 151	0.55 173	0.25 74	0.13 59	0.09 22	0.14 80	0.12 104	0.12 44	0.11 64

RCA-Stereo	0.35 149	0.17 63	0.34 97	0.38 156	0.22 114	0.31 115	0.34 218	0.68 209	1.24 482	0.45 136	0.65 181	0.47 171	0.43 234	0.38 54	0.27 121	0.13 59	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.11 12	0.11 64

HHNet	0.41 238	0.17 63	0.41 183	0.34 57	0.37 427	0.33 139	0.34 218	0.69 217	0.75 265	0.86 366	1.30 454	0.52 192	0.32 156	0.52 153	0.35 223	0.15 159	0.11 134	0.19 270	0.15 195	0.15 169	0.24 402

DEmStereo	0.48 309	0.17 63	0.50 313	0.38 156	0.25 215	0.59 320	0.34 218	0.63 166	0.74 262	0.89 388	1.66 498	0.58 219	1.06 492	0.60 237	0.42 285	0.14 98	0.11 134	0.16 146	0.16 227	0.14 123	0.15 211

DRaft	0.49 327	0.17 63	0.47 268	0.37 126	0.25 215	0.58 307	0.40 334	0.65 180	0.85 332	1.02 448	1.75 505	0.50 184	0.82 445	0.63 264	0.40 277	0.13 59	0.11 134	0.16 146	0.16 227	0.14 123	0.15 211

RAFT-RH_RVC	0.56 390	0.17 63	0.41 183	0.37 126	0.23 154	0.57 301	0.24 73	0.60 146	0.70 236	1.19 486	3.94 557	0.56 206	0.38 203	0.65 284	0.36 239	0.13 59	0.11 134	0.20 300	0.14 169	0.12 44	0.13 144

XX-Stereo	0.37 184	0.17 63	0.45 239	0.55 473	0.36 420	0.38 185	0.20 20	0.60 146	0.30 44	0.46 142	1.30 454	0.73 318	0.26 90	0.56 183	0.26 103	0.16 209	0.11 134	0.17 184	0.16 227	0.14 123	0.10 28

111	0.40 227	0.17 63	0.41 183	0.34 57	0.19 50	0.52 264	0.28 127	0.74 257	1.16 467	0.50 154	0.91 312	0.63 253	0.48 263	0.61 245	0.35 223	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.12 104	0.13 79	0.13 144

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 167	0.17 63	0.41 183	0.35 91	0.19 50	0.33 139	0.29 137	0.65 180	0.73 255	0.68 243	1.01 357	0.56 206	0.40 220	0.42 79	0.30 162	0.11 22	0.09 22	0.15 120	0.14 169	0.13 79	0.10 28

CFNet-RSSM	0.34 134	0.17 63	0.45 239	0.39 184	0.22 114	0.35 158	0.23 59	0.73 255	0.84 324	0.65 222	0.54 149	0.57 211	0.28 115	0.46 113	0.26 103	0.13 59	0.10 51	0.14 80	0.12 104	0.13 79	0.11 64

Gwc-CoAtRS	0.34 134	0.17 63	0.44 227	0.39 184	0.23 154	0.34 149	0.22 44	0.70 232	0.75 265	0.60 186	0.59 166	0.58 219	0.29 129	0.45 100	0.26 103	0.14 98	0.11 134	0.14 80	0.12 104	0.12 44	0.12 109

S2M2_XL	0.19 7	0.18 87	0.27 20	0.27 1	0.20 74	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 11	0.26 32	0.17 4	0.17 10	0.24 1	0.21 15	0.17 248	0.16 352	0.15 120	0.13 138	0.15 169	0.12 109

asd	0.21 13	0.18 87	0.29 36	0.32 34	0.18 31	0.27 59	0.22 44	0.35 28	0.22 15	0.31 59	0.22 17	0.19 15	0.21 39	0.44 96	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

qwe	0.22 25	0.18 87	0.28 29	0.31 17	0.18 31	0.29 88	0.21 35	0.38 41	0.32 59	0.35 85	0.30 54	0.20 20	0.20 31	0.43 85	0.21 15	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.12 44	0.09 4

2.25w	0.22 25	0.18 87	0.31 54	0.31 17	0.18 31	0.31 115	0.18 10	0.32 15	0.31 49	0.31 59	0.37 87	0.20 20	0.22 46	0.45 100	0.24 58	0.10 10	0.09 22	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.10 28

2.5w	0.21 13	0.18 87	0.31 54	0.32 34	0.18 31	0.31 115	0.25 81	0.31 13	0.23 17	0.28 44	0.35 80	0.18 10	0.17 10	0.39 58	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

2.75w_new	0.21 13	0.18 87	0.28 29	0.29 5	0.17 17	0.23 19	0.34 218	0.36 31	0.28 32	0.34 80	0.26 32	0.17 4	0.22 46	0.36 39	0.23 47	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.09 4

3.5w_stereo	0.22 25	0.18 87	0.29 36	0.30 9	0.18 31	0.27 59	0.23 59	0.37 33	0.28 32	0.31 59	0.26 32	0.22 30	0.26 90	0.50 140	0.24 58	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

2w_stereo	0.22 25	0.18 87	0.30 47	0.32 34	0.16 7	0.28 76	0.38 300	0.38 41	0.35 81	0.32 72	0.33 66	0.17 4	0.18 17	0.29 7	0.22 27	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.12 44	0.10 28

xyz-stereo-finetune	0.33 128	0.18 87	0.36 114	0.33 46	0.18 31	0.57 301	0.31 176	0.58 131	0.69 235	0.45 136	0.54 149	0.38 114	0.33 166	0.56 183	0.36 239	0.12 31	0.12 189	0.16 146	0.13 138	0.13 79	0.12 109

LG-Stereo	0.24 45	0.18 87	0.40 173	0.39 184	0.20 74	0.22 14	0.27 109	0.32 15	0.36 89	0.26 32	0.44 102	0.22 30	0.16 9	0.37 46	0.27 121	0.11 22	0.12 189	0.16 146	0.15 195	0.13 79	0.09 4

MM-Stereo_test2	0.30 106	0.18 87	0.39 161	0.40 221	0.24 183	0.42 217	0.42 359	0.63 166	0.41 123	0.37 96	0.35 80	0.32 68	0.26 90	0.53 162	0.25 74	0.12 31	0.10 51	0.15 120	0.12 104	0.15 169	0.10 28

SCV_C0	0.26 63	0.18 87	0.34 97	0.35 91	0.24 183	0.23 19	0.28 127	0.51 98	0.36 89	0.31 59	0.36 83	0.37 106	0.20 31	0.57 196	0.22 27	0.13 59	0.10 51	0.13 51	0.11 76	0.16 209	0.12 109

AIO-test1	0.38 199	0.18 87	0.38 142	0.50 421	0.24 183	0.46 241	0.30 153	0.70 232	1.19 473	0.40 119	0.71 200	0.45 160	0.29 129	0.53 162	0.27 121	0.15 159	0.13 256	0.19 270	0.21 380	0.13 79	0.17 277

GIP-stereo	0.24 45	0.18 87	0.30 47	0.37 126	0.24 183	0.26 46	0.20 20	0.46 80	0.36 89	0.24 23	0.39 91	0.35 93	0.20 31	0.31 14	0.21 15	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.12 44	0.11 64

tg	0.33 128	0.18 87	0.37 130	0.39 184	0.22 114	0.38 185	0.26 93	0.70 232	0.56 185	0.47 147	0.65 181	0.42 144	0.24 68	0.55 173	0.33 191	0.14 98	0.10 51	0.18 230	0.17 276	0.14 123	0.11 64

model_zeroshot	0.33 128	0.18 87	0.48 288	0.39 184	0.28 310	0.45 236	0.25 81	0.63 166	0.45 146	0.61 193	0.50 125	0.51 188	0.25 75	0.45 100	0.26 103	0.16 209	0.13 256	0.15 120	0.14 169	0.13 79	0.13 144

AIO-Stereo	0.25 53	0.18 87	0.34 97	0.37 126	0.18 31	0.28 76	0.30 153	0.48 85	0.27 28	0.29 51	0.30 54	0.32 68	0.17 10	0.52 153	0.23 47	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.13 79	0.10 28

RSM++	0.25 53	0.18 87	0.34 97	0.36 110	0.20 74	0.28 76	0.30 153	0.51 98	0.32 59	0.25 28	0.22 17	0.37 106	0.21 39	0.50 140	0.24 58	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.12 104	0.14 123	0.10 28

RSM	0.25 53	0.18 87	0.33 80	0.36 110	0.20 74	0.27 59	0.34 218	0.51 98	0.27 28	0.26 32	0.23 19	0.39 118	0.21 39	0.56 183	0.22 27	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.14 123	0.10 28

RAFT-Stereo-weight	0.32 118	0.18 87	0.33 80	0.39 184	0.22 114	0.26 46	0.29 137	0.67 199	0.80 301	0.53 166	0.51 134	0.58 219	0.20 31	0.47 120	0.27 121	0.13 59	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.13 79	0.11 64

gcap-zeroshot	0.34 134	0.18 87	0.52 330	0.38 156	0.22 114	0.49 253	0.27 109	0.52 107	0.34 68	0.64 213	0.50 125	0.83 355	0.34 174	0.48 130	0.24 58	0.13 59	0.11 134	0.15 120	0.12 104	0.13 79	0.12 109

testlalala2	0.36 167	0.18 87	0.45 239	0.89 529	0.53 501	0.44 228	0.26 93	0.61 152	0.49 158	0.68 243	0.56 158	0.44 158	0.24 68	0.34 29	0.31 169	0.15 159	0.12 189	0.14 80	0.10 50	0.13 79	0.13 144

MaDis-Stereo	0.26 63	0.18 87	0.36 114	0.36 110	0.26 256	0.27 59	0.27 109	0.43 68	0.35 81	0.27 41	0.26 32	0.41 134	0.28 115	0.40 63	0.28 141	0.16 209	0.14 290	0.16 146	0.13 138	0.14 123	0.12 109

IGEV_Zeroshot_test	0.34 134	0.18 87	0.67 403	0.39 184	0.28 310	0.30 100	0.25 81	0.74 257	0.31 49	0.62 195	0.57 161	0.54 200	0.25 75	0.53 162	0.27 121	0.14 98	0.10 51	0.15 120	0.14 169	0.14 123	0.12 109

MIF-Stereo (partial)	0.31 112	0.18 87	0.37 130	0.41 253	0.31 373	0.28 76	0.23 59	0.47 83	0.42 131	0.31 59	0.63 175	0.36 104	0.35 177	0.57 196	0.31 169	0.17 248	0.13 256	0.19 270	0.17 276	0.18 268	0.14 188

RAFT-Test	0.34 134	0.18 87	0.37 130	0.38 156	0.23 154	0.50 256	0.23 59	0.69 217	0.40 119	0.60 186	0.85 282	0.61 245	0.28 115	0.46 113	0.27 121	0.14 98	0.11 134	0.14 80	0.11 76	0.13 79	0.12 109

4D-IteraStereo	0.33 128	0.18 87	0.40 173	0.40 221	0.24 183	0.32 132	0.27 109	0.58 131	0.72 248	0.65 222	0.54 149	0.42 144	0.23 58	0.45 100	0.28 141	0.14 98	0.09 22	0.19 270	0.16 227	0.16 209	0.11 64

Selective-IGEV	0.24 45	0.18 87	0.35 107	0.35 91	0.19 50	0.27 59	0.25 81	0.55 118	0.23 17	0.27 41	0.25 30	0.34 84	0.19 25	0.58 216	0.22 27	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.12 44	0.10 28

DCRE	0.37 184	0.18 87	0.46 256	0.45 355	0.32 389	0.42 217	0.37 278	0.63 166	0.51 164	0.47 147	0.94 320	0.56 206	0.36 195	0.52 153	0.32 179	0.14 98	0.13 256	0.15 120	0.14 169	0.14 123	0.13 144

test_4	0.36 167	0.18 87	0.31 54	0.44 332	0.25 215	0.20 5	0.34 218	0.56 120	0.41 123	0.59 182	1.45 482	0.43 152	0.25 75	0.63 264	0.28 141	0.12 31	0.10 51	0.17 184	0.19 333	0.15 169	0.11 64

CrosDoStereo	0.50 343	0.18 87	0.45 239	0.38 156	0.24 183	0.40 196	1.18 532	0.67 199	0.86 337	0.94 415	1.37 463	0.63 253	0.77 430	0.65 284	0.45 315	0.15 159	0.12 189	0.17 184	0.18 303	0.14 123	0.14 188

DeepStereo_LL	0.50 343	0.18 87	0.45 239	0.38 156	0.24 183	0.40 196	1.18 532	0.67 199	0.86 337	0.94 415	1.37 463	0.63 253	0.77 430	0.65 284	0.45 315	0.15 159	0.12 189	0.17 184	0.18 303	0.14 123	0.14 188

THIR-Stereo	0.50 343	0.18 87	0.45 239	0.38 156	0.23 154	0.75 392	0.67 469	0.66 189	0.87 346	1.02 448	1.40 469	0.72 307	0.76 423	0.62 253	0.42 285	0.15 159	0.11 134	0.17 184	0.18 303	0.14 123	0.15 211

PFNet	0.42 245	0.18 87	0.58 361	0.43 313	0.24 183	0.43 220	0.32 197	0.74 257	0.78 290	1.00 440	0.74 214	0.68 286	0.39 214	0.72 335	0.37 255	0.16 209	0.10 51	0.20 300	0.15 195	0.16 209	0.13 144

RAFT-345	0.40 227	0.18 87	0.40 173	0.38 156	0.22 114	0.33 139	0.26 93	0.61 152	0.51 164	0.74 289	1.79 506	0.45 160	0.33 166	0.66 292	0.36 239	0.14 98	0.11 134	0.18 230	0.14 169	0.13 79	0.13 144

R-Stereo Train	0.39 215	0.18 87	0.42 204	0.42 293	0.26 256	0.40 196	0.32 197	0.72 244	0.34 68	0.89 388	1.28 447	0.57 211	0.35 177	0.42 79	0.32 179	0.15 159	0.12 189	0.14 80	0.12 104	0.14 123	0.13 144

RAFT-Stereo	0.39 215	0.18 87	0.42 204	0.42 293	0.26 256	0.40 196	0.32 197	0.72 244	0.34 68	0.89 388	1.28 447	0.57 211	0.35 177	0.42 79	0.32 179	0.15 159	0.12 189	0.14 80	0.12 104	0.14 123	0.13 144
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
FlowAnything_test	0.29 91	0.19 124	0.39 161	0.47 385	0.26 256	0.46 241	0.25 81	0.43 68	0.31 49	0.29 51	0.26 32	0.35 93	0.26 90	0.40 63	0.37 255	0.21 350	0.15 320	0.22 357	0.26 453	0.16 209	0.16 257

asda	0.21 13	0.19 124	0.29 36	0.31 17	0.17 17	0.25 42	0.23 59	0.36 31	0.28 32	0.27 41	0.24 25	0.18 10	0.21 39	0.40 63	0.21 15	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.10 28

4w-stereo	0.21 13	0.19 124	0.31 54	0.31 17	0.17 17	0.29 88	0.19 15	0.31 13	0.21 13	0.31 59	0.24 25	0.20 20	0.24 68	0.41 71	0.22 27	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

G2L-ROB	0.47 297	0.19 124	0.42 204	0.35 91	0.22 114	0.57 301	0.42 359	1.14 425	0.71 247	0.84 355	0.75 216	1.09 440	0.53 288	0.74 347	0.53 359	0.17 248	0.12 189	0.14 80	0.12 104	0.17 244	0.19 328

xyz-stereo-finetune2	0.36 167	0.19 124	0.38 142	0.32 34	0.19 50	0.82 422	0.29 137	0.52 107	0.32 59	0.51 157	0.78 237	0.43 152	0.45 249	0.69 319	0.44 306	0.13 59	0.12 189	0.17 184	0.13 138	0.12 44	0.13 144

MM-Stereo_test3	0.34 134	0.19 124	0.31 54	0.41 253	0.25 215	0.35 158	0.44 375	0.72 244	0.92 378	0.46 142	0.52 143	0.41 134	0.29 129	0.44 96	0.28 141	0.16 209	0.15 320	0.17 184	0.13 138	0.14 123	0.13 144

MM-Stereo_test1	0.33 128	0.19 124	0.36 114	0.41 253	0.23 154	0.36 167	0.45 378	0.58 131	0.54 174	0.60 186	0.50 125	0.38 114	0.37 199	0.60 237	0.26 103	0.15 159	0.13 256	0.17 184	0.14 169	0.15 169	0.12 109

SCV	0.26 63	0.19 124	0.33 80	0.35 91	0.21 95	0.27 59	0.34 218	0.56 120	0.28 32	0.24 23	0.28 46	0.37 106	0.23 58	0.49 134	0.22 27	0.18 280	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.15 169	0.11 64

SMoEStereo_RVC	0.26 63	0.19 124	0.35 107	0.35 91	0.22 114	0.36 167	0.32 197	0.39 45	0.34 68	0.37 96	0.30 54	0.33 80	0.24 68	0.53 162	0.24 58	0.12 31	0.10 51	0.16 146	0.12 104	0.12 44	0.11 64

PAM_32	0.46 282	0.19 124	0.67 403	0.39 184	0.24 183	0.75 392	0.27 109	0.95 344	0.34 68	0.68 243	0.44 102	1.91 523	0.65 370	0.62 253	0.26 103	0.15 159	0.10 51	0.16 146	0.15 195	0.14 123	0.13 144

PAM	0.46 282	0.19 124	0.70 417	0.40 221	0.26 256	0.75 392	0.33 207	0.85 301	0.34 68	0.70 258	0.46 110	1.83 518	0.63 353	0.61 245	0.26 103	0.15 159	0.10 51	0.16 146	0.14 169	0.14 123	0.13 144

UGAM-zero	0.46 282	0.19 124	0.62 372	0.37 126	0.23 154	0.34 149	0.21 35	1.15 429	0.39 118	0.66 234	0.61 171	1.70 515	0.91 465	0.75 353	0.25 74	0.14 98	0.11 134	0.15 120	0.12 104	0.13 79	0.13 144

MGS-Stereo	0.28 80	0.19 124	0.40 173	0.36 110	0.23 154	0.37 172	0.30 153	0.39 45	0.44 139	0.31 59	0.51 134	0.40 128	0.24 68	0.43 85	0.26 103	0.15 159	0.12 189	0.15 120	0.13 138	0.14 123	0.13 144

testlalala	0.28 80	0.19 124	0.43 215	0.34 57	0.23 154	0.45 236	0.30 153	0.43 68	0.29 39	0.68 243	0.49 121	0.35 93	0.25 75	0.32 19	0.25 74	0.14 98	0.11 134	0.14 80	0.09 9	0.11 12	0.11 64

GCAP-Stereo	0.28 80	0.19 124	0.40 173	0.38 156	0.19 50	0.38 185	0.23 59	0.57 125	0.41 123	0.45 136	0.49 121	0.39 118	0.27 101	0.33 25	0.23 47	0.14 98	0.12 189	0.14 80	0.11 76	0.12 44	0.11 64

DisPM	0.39 215	0.19 124	0.44 227	0.41 253	0.27 287	0.24 28	0.31 176	0.65 180	0.57 187	0.87 374	0.87 293	0.60 240	0.32 156	0.76 357	0.32 179	0.18 280	0.12 189	0.19 270	0.17 276	0.15 169	0.20 351

iRaft-Stereo_20w	0.39 215	0.19 124	0.57 357	0.37 126	0.27 287	0.31 115	0.24 73	1.44 511	0.29 39	0.69 252	0.53 147	0.60 240	0.42 228	0.83 388	0.27 121	0.14 98	0.11 134	0.14 80	0.13 138	0.15 169	0.13 144

GLC_STEREO	0.29 91	0.19 124	0.27 20	0.44 332	0.19 50	0.31 115	0.26 93	0.47 83	0.43 133	0.37 96	0.47 116	0.41 134	0.23 58	0.50 140	0.34 206	0.14 98	0.18 389	0.19 270	0.16 227	0.16 209	0.13 144

GMOStereo	0.37 184	0.19 124	0.38 142	0.43 313	0.24 183	0.37 172	0.38 300	0.52 107	0.62 194	0.87 374	0.84 272	0.64 260	0.35 177	0.37 46	0.28 141	0.13 59	0.11 134	0.20 300	0.18 303	0.15 169	0.11 64

error version	0.37 184	0.19 124	0.38 142	0.43 313	0.24 183	0.37 172	0.38 300	0.52 107	0.62 194	0.87 374	0.84 272	0.64 260	0.35 177	0.37 46	0.28 141	0.13 59	0.11 134	0.20 300	0.18 303	0.15 169	0.11 64

test-v	0.37 184	0.19 124	0.38 142	0.43 313	0.24 183	0.37 172	0.38 300	0.52 107	0.62 194	0.87 374	0.84 272	0.64 260	0.35 177	0.37 46	0.28 141	0.13 59	0.11 134	0.20 300	0.18 303	0.15 169	0.11 64

test_3	0.36 167	0.19 124	0.44 227	0.44 332	0.23 154	0.48 249	0.36 264	0.66 189	0.82 314	0.64 213	0.45 105	0.68 286	0.25 75	0.41 71	0.31 169	0.12 31	0.10 51	0.18 230	0.16 227	0.15 169	0.11 64

PFNet+	0.40 227	0.19 124	0.49 300	0.39 184	0.25 215	0.28 76	0.23 59	0.64 179	0.70 236	0.85 359	0.79 247	0.64 260	0.35 177	0.72 335	0.34 206	0.19 310	0.14 290	0.23 379	0.20 358	0.16 209	0.20 351

ASMatch	0.48 309	0.19 124	0.45 239	0.39 184	0.28 310	0.37 172	0.26 93	0.74 257	0.68 228	0.76 298	2.34 524	0.61 245	0.52 284	0.62 253	0.37 255	0.14 98	0.12 189	0.17 184	0.15 195	0.14 123	0.21 369

SST-Stereo	0.40 227	0.19 124	0.45 239	0.42 293	0.25 215	0.25 42	0.21 35	0.66 189	0.47 155	1.08 470	0.79 247	0.72 307	0.43 234	0.77 364	0.35 223	0.16 209	0.11 134	0.20 300	0.16 227	0.19 302	0.15 211

RAFT_R40	0.40 227	0.19 124	0.44 227	0.43 313	0.25 215	0.23 19	0.26 93	0.67 199	0.67 223	0.98 433	0.78 237	0.72 307	0.43 234	0.76 357	0.35 223	0.16 209	0.11 134	0.20 300	0.16 227	0.18 268	0.14 188

GrayStereo	0.49 327	0.19 124	0.42 204	0.46 376	0.28 310	0.53 272	0.67 469	0.69 217	0.63 205	1.02 448	1.47 485	0.78 340	0.76 423	0.56 183	0.33 191	0.14 98	0.12 189	0.17 184	0.17 276	0.15 169	0.29 439

test-2	0.37 184	0.19 124	0.38 142	0.43 313	0.24 183	0.37 172	0.38 300	0.52 107	0.62 194	0.87 374	0.84 272	0.64 260	0.35 177	0.37 46	0.28 141	0.13 59	0.11 134	0.20 300	0.18 303	0.15 169	0.11 64

test-1	0.36 167	0.19 124	0.71 422	0.46 376	0.26 256	0.44 228	0.36 264	0.60 146	0.59 190	0.48 150	0.67 192	0.53 196	0.36 195	0.40 63	0.29 156	0.14 98	0.11 134	0.16 146	0.14 169	0.15 169	0.16 257

GMM-Stereo	0.44 262	0.19 124	0.36 114	0.42 293	0.25 215	0.51 260	0.47 389	0.71 240	0.53 170	0.76 298	1.37 463	0.76 332	0.38 203	0.60 237	0.33 191	0.15 159	0.10 51	0.20 300	0.19 333	0.16 209	0.27 425

Prome-Stereo	0.46 282	0.19 124	0.35 107	0.44 332	0.26 256	0.40 196	0.45 378	0.68 209	0.44 139	0.96 423	1.84 509	0.59 234	0.67 380	0.61 245	0.32 179	0.14 98	0.11 134	0.16 146	0.14 169	0.16 209	0.29 439

iRaftStereo_RVC	0.32 118	0.19 124	0.37 130	0.39 184	0.22 114	0.31 115	0.29 137	0.68 209	0.51 164	0.49 151	0.66 188	0.37 106	0.23 58	0.45 100	0.33 191	0.14 98	0.10 51	0.18 230	0.17 276	0.15 169	0.12 109

raft+_RVC	0.38 199	0.19 124	0.35 107	0.37 126	0.25 215	0.45 236	0.37 278	0.78 279	0.89 363	0.51 157	0.78 237	0.50 184	0.29 129	0.53 162	0.40 277	0.15 159	0.12 189	0.17 184	0.15 195	0.14 123	0.12 109

raftrobust	0.34 134	0.19 124	0.36 114	0.41 253	0.27 287	0.30 100	0.25 81	0.71 240	0.63 205	0.58 180	0.55 155	0.45 160	0.46 254	0.51 147	0.29 156	0.16 209	0.12 189	0.14 80	0.12 104	0.12 44	0.13 144

AFF-stereo	0.38 199	0.19 124	0.39 161	0.37 126	0.21 95	0.27 59	0.31 176	0.65 180	0.66 220	0.64 213	1.13 409	0.76 332	0.39 214	0.55 173	0.33 191	0.11 22	0.09 22	0.16 146	0.16 227	0.13 79	0.11 64

EAI-Stereo	0.34 134	0.19 124	0.44 227	0.39 184	0.21 95	0.31 115	0.30 153	1.15 429	0.30 44	0.49 151	0.75 216	0.36 104	0.28 115	0.62 253	0.27 121	0.14 98	0.11 134	0.14 80	0.13 138	0.13 79	0.12 109

4.5_new	0.21 13	0.20 160	0.29 36	0.30 9	0.17 17	0.24 28	0.26 93	0.32 15	0.28 32	0.32 72	0.28 46	0.19 15	0.17 10	0.29 7	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.12 22	0.10 50	0.13 79	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 13	0.20 160	0.29 36	0.30 9	0.17 17	0.24 28	0.26 93	0.32 15	0.28 32	0.32 72	0.28 46	0.19 15	0.17 10	0.29 7	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.12 22	0.10 50	0.13 79	0.09 4

3w_stereo	0.24 45	0.20 160	0.37 130	0.33 46	0.16 7	0.32 132	0.42 359	0.41 56	0.38 108	0.31 59	0.27 37	0.16 2	0.26 90	0.34 29	0.22 27	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.12 44	0.11 64

G2L-Stereo_test	0.48 309	0.20 160	0.40 173	0.34 57	0.23 154	0.57 301	0.58 448	1.10 402	0.77 280	0.86 366	0.94 320	0.95 399	0.54 300	0.68 313	0.60 382	0.16 209	0.12 189	0.14 80	0.12 104	0.15 169	0.15 211

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 245	0.20 160	0.74 435	0.38 156	0.43 466	0.39 192	0.26 93	0.94 337	0.49 158	0.53 166	0.77 226	0.93 395	0.45 249	0.63 264	0.24 58	0.16 209	0.10 51	0.17 184	0.18 303	0.20 318	0.20 351

H2IRNET	0.37 184	0.20 160	0.33 80	0.38 156	0.25 215	0.27 59	0.23 59	0.59 136	0.72 248	0.39 113	0.90 309	0.74 324	0.55 306	0.52 153	0.43 290	0.15 159	0.13 256	0.18 230	0.20 358	0.16 209	0.13 144

MyStereo8	0.40 227	0.20 160	0.54 342	0.41 253	0.29 336	0.53 272	0.29 137	0.65 180	0.49 158	0.71 265	0.98 347	0.58 219	0.43 234	0.50 140	0.51 349	0.15 159	0.12 189	0.16 146	0.14 169	0.19 302	0.19 328

CoDeX	0.47 297	0.20 160	0.49 300	0.42 293	0.25 215	0.75 392	0.36 264	1.27 481	0.80 301	0.82 336	0.96 333	0.62 251	0.57 315	0.60 237	0.36 239	0.17 248	0.12 189	0.17 184	0.15 195	0.16 209	0.14 188

plain	0.31 112	0.20 160	0.50 313	0.39 184	0.29 336	0.27 59	0.30 153	0.44 74	0.35 81	0.31 59	0.66 188	0.30 58	0.31 151	0.65 284	0.31 169	0.17 248	0.13 256	0.20 300	0.15 195	0.17 244	0.12 109

CASnet	0.30 106	0.20 160	0.33 80	0.41 253	0.16 7	0.26 46	0.24 73	0.52 107	0.53 170	0.52 163	0.54 149	0.39 118	0.24 68	0.40 63	0.26 103	0.14 98	0.10 51	0.22 357	0.18 303	0.18 268	0.11 64
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.35 149	0.20 160	0.47 268	0.40 221	0.25 215	0.33 139	0.31 176	0.76 270	0.38 108	0.43 131	0.57 161	0.79 342	0.44 244	0.71 330	0.25 74	0.15 159	0.11 134	0.15 120	0.14 169	0.14 123	0.12 109

HanStereo	0.35 149	0.20 160	0.47 268	0.40 221	0.25 215	0.33 139	0.31 176	0.76 270	0.38 108	0.43 131	0.57 161	0.79 342	0.44 244	0.71 330	0.25 74	0.15 159	0.11 134	0.15 120	0.14 169	0.14 123	0.12 109

anonymousdsp2	0.35 149	0.20 160	0.43 215	0.37 126	0.24 183	0.48 249	0.31 176	0.86 305	0.65 217	0.55 172	0.50 125	0.50 184	0.34 174	0.56 183	0.31 169	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.10 50	0.16 209	0.14 188

knoymous	0.36 167	0.20 160	0.31 54	0.31 17	0.22 114	0.36 167	0.29 137	0.61 152	0.64 212	0.67 237	0.70 198	0.60 240	0.40 220	0.58 216	0.34 206	0.17 248	0.11 134	0.20 300	0.11 76	0.17 244	0.18 295

anonymousa	0.49 327	0.20 160	0.42 204	0.38 156	0.23 154	0.91 437	0.35 242	0.75 263	0.62 194	0.85 359	1.54 491	1.06 430	0.66 377	0.51 147	0.43 290	0.16 209	0.13 256	0.19 270	0.21 380	0.16 209	0.14 188

riskmin	0.38 199	0.20 160	0.39 161	0.32 34	0.23 154	0.53 272	0.30 153	0.63 166	0.80 301	0.49 151	0.56 158	0.73 318	0.58 324	0.55 173	0.36 239	0.17 248	0.11 134	0.19 270	0.13 138	0.19 302	0.20 351

DCANet-4	0.36 167	0.20 160	0.48 288	0.34 57	0.19 50	0.29 88	0.30 153	0.66 189	0.92 378	0.69 252	0.78 237	0.40 128	0.47 258	0.45 100	0.34 206	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.11 12	0.13 144

tt	6.20 569	0.20 160	5.89 560	3.55 572	2.07 560	11.26 572	19.21 576	11.74 575	5.46 563	2.69 548	2.04 519	4.87 560	6.25 569	3.70 559	7.09 566	8.32 578	11.17 582	4.93 575	5.41 577	5.74 573	2.37 569

RAFT_CTSACE	0.45 272	0.20 160	0.44 227	0.45 355	0.27 287	0.34 149	0.39 323	0.60 146	0.73 255	0.76 298	1.44 479	0.83 355	0.38 203	1.08 464	0.26 103	0.12 31	0.13 256	0.18 230	0.16 227	0.15 169	0.11 64

IPLG	0.39 215	0.20 160	0.59 362	0.40 221	0.24 183	0.54 278	0.27 109	0.75 263	0.63 205	0.84 355	0.81 257	0.32 68	0.32 156	0.60 237	0.45 315	0.13 59	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.13 79	0.12 109

LCNet	0.41 238	0.20 160	0.32 65	0.44 332	0.24 183	0.47 246	0.29 137	0.67 199	0.53 170	0.72 277	1.03 369	0.66 278	0.60 335	0.58 216	0.34 206	0.14 98	0.10 51	0.19 270	0.19 333	0.21 342	0.36 479

AAGNet	1.43 528	0.20 160	0.48 288	0.44 332	0.25 215	0.29 88	0.31 176	0.65 180	0.68 228	0.97 428	0.86 285	0.67 285	0.62 347	0.64 277	20.63 577	0.16 209	0.11 134	0.19 270	0.15 195	0.19 302	0.12 109

STrans-v2	0.46 282	0.20 160	0.48 288	0.40 221	0.24 183	0.55 283	0.50 408	1.07 392	0.73 255	0.65 222	1.05 379	0.72 307	0.69 390	0.72 335	0.33 191	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.14 169	0.13 79	0.12 109

TransformOpticalFlow	0.44 262	0.20 160	0.47 268	0.41 253	0.23 154	0.37 172	0.47 389	0.94 337	0.76 273	0.65 222	1.14 414	0.73 318	0.56 313	0.76 357	0.32 179	0.15 159	0.10 51	0.17 184	0.15 195	0.14 123	0.13 144

NF-Stereo	0.38 199	0.20 160	0.45 239	0.41 253	0.25 215	0.26 46	0.31 176	0.69 217	0.70 236	0.65 222	0.77 226	0.57 211	0.30 144	0.67 303	0.35 223	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.16 209	0.27 425

OCTAStereo	0.38 199	0.20 160	0.46 256	0.41 253	0.25 215	0.26 46	0.31 176	0.69 217	0.70 236	0.65 222	0.77 226	0.58 219	0.30 144	0.67 303	0.35 223	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.16 209	0.27 425

PSM-softLoss	0.38 199	0.20 160	0.48 288	0.41 253	0.26 256	0.30 100	0.35 242	0.69 217	0.46 150	0.62 195	0.82 261	0.59 234	0.33 166	0.70 325	0.39 270	0.19 310	0.12 189	0.20 300	0.18 303	0.16 209	0.22 387

KMStereo	0.38 199	0.20 160	0.48 288	0.41 253	0.26 256	0.30 100	0.35 242	0.69 217	0.46 150	0.62 195	0.82 261	0.59 234	0.33 166	0.70 325	0.39 270	0.19 310	0.12 189	0.20 300	0.18 303	0.16 209	0.22 387

NRIStereo	0.36 167	0.20 160	0.45 239	0.41 253	0.23 154	0.34 149	0.26 93	0.65 180	0.55 179	0.64 213	0.63 175	0.56 206	0.37 199	0.65 284	0.37 255	0.15 159	0.11 134	0.18 230	0.15 195	0.17 244	0.14 188

PSM-AAD	0.48 309	0.20 160	0.37 130	0.43 313	0.23 154	0.56 296	0.50 408	0.65 180	0.70 236	1.07 466	1.12 402	0.58 219	0.92 470	0.61 245	0.32 179	0.15 159	0.11 134	0.25 409	0.26 453	0.18 268	0.43 505

FTStereo	0.56 390	0.20 160	0.37 130	0.41 253	0.25 215	0.40 196	0.79 501	0.66 189	0.43 133	1.09 472	3.27 545	0.70 294	0.73 414	0.55 173	0.33 191	0.14 98	0.13 256	0.19 270	0.17 276	0.15 169	0.30 448

KYRaft	0.48 309	0.20 160	0.38 142	0.44 332	0.23 154	0.44 228	0.37 278	0.66 189	0.41 123	0.94 415	1.73 502	0.79 342	0.41 226	0.63 264	0.31 169	0.16 209	0.11 134	0.18 230	0.22 398	0.16 209	0.78 535

RE-Stereo	0.38 199	0.20 160	0.46 256	0.41 253	0.25 215	0.26 46	0.31 176	0.69 217	0.70 236	0.65 222	0.77 226	0.58 219	0.30 144	0.67 303	0.35 223	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.16 209	0.27 425

Pruner-Stereo	0.38 199	0.20 160	0.45 239	0.40 221	0.25 215	0.22 14	0.24 73	0.67 199	0.55 179	0.89 388	0.76 222	0.68 286	0.29 129	0.62 253	0.35 223	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.17 276	0.17 244	0.18 295

TVStereo	0.38 199	0.20 160	0.46 256	0.41 253	0.25 215	0.26 46	0.31 176	0.69 217	0.70 236	0.65 222	0.77 226	0.58 219	0.30 144	0.67 303	0.35 223	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.16 209	0.27 425

IRAFT_RVC	0.42 245	0.20 160	0.48 288	0.44 332	0.24 183	0.27 59	0.54 434	0.74 257	0.77 280	0.76 298	0.80 250	0.73 318	0.51 282	0.70 325	0.36 239	0.17 248	0.10 51	0.21 342	0.16 227	0.16 209	0.14 188

cross-raft	0.34 134	0.20 160	0.37 130	0.44 332	0.23 154	0.32 132	0.35 242	0.74 257	0.40 119	0.60 186	0.77 226	0.57 211	0.27 101	0.43 85	0.28 141	0.12 31	0.10 51	0.15 120	0.13 138	0.15 169	0.11 64

4.25_new	0.22 25	0.21 197	0.32 65	0.32 34	0.18 31	0.31 115	0.27 109	0.32 15	0.24 21	0.29 51	0.27 37	0.20 20	0.23 58	0.34 29	0.23 47	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

4.5w_new	0.22 25	0.21 197	0.32 65	0.32 34	0.18 31	0.31 115	0.27 109	0.32 15	0.24 21	0.29 51	0.27 37	0.20 20	0.23 58	0.34 29	0.23 47	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 25	0.21 197	0.32 65	0.32 34	0.18 31	0.31 115	0.27 109	0.32 15	0.24 21	0.29 51	0.27 37	0.20 20	0.23 58	0.34 29	0.23 47	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

coex_refinement	0.53 365	0.21 197	0.39 161	0.44 332	0.30 351	0.76 398	0.39 323	1.09 400	0.90 366	0.85 359	1.12 402	1.00 411	0.56 313	0.63 264	0.81 433	0.21 350	0.13 256	0.16 146	0.16 227	0.20 318	0.21 369

HI	0.45 272	0.21 197	0.36 114	0.34 57	0.35 416	0.28 76	0.31 176	0.72 244	0.46 150	0.87 374	1.13 409	1.09 440	0.76 423	0.69 319	0.56 371	0.12 31	0.10 51	0.17 184	0.17 276	0.17 244	0.15 211

CoSv	0.45 272	0.21 197	0.36 114	0.34 57	0.35 416	0.28 76	0.31 176	0.72 244	0.46 150	0.87 374	1.13 409	1.09 440	0.76 423	0.69 319	0.56 371	0.12 31	0.10 51	0.17 184	0.17 276	0.17 244	0.15 211

AIO-test2	0.39 215	0.21 197	0.41 183	0.47 385	0.25 215	0.45 236	0.35 242	0.77 273	1.27 492	0.36 89	0.87 293	0.37 106	0.30 144	0.47 120	0.27 121	0.15 159	0.13 256	0.21 342	0.23 414	0.15 169	0.13 144

mms	0.26 63	0.21 197	0.33 80	0.37 126	0.25 215	0.30 100	0.33 207	0.40 50	0.32 59	0.28 44	0.34 75	0.34 84	0.20 31	0.45 100	0.26 103	0.12 31	0.11 134	0.16 146	0.12 104	0.14 123	0.11 64

ours_stereo	0.26 63	0.21 197	0.33 80	0.38 156	0.23 154	0.30 100	0.33 207	0.42 60	0.38 108	0.26 32	0.34 75	0.35 93	0.23 58	0.47 120	0.27 121	0.13 59	0.11 134	0.16 146	0.12 104	0.14 123	0.10 28

fffy	0.28 80	0.21 197	0.34 97	0.37 126	0.23 154	0.33 139	0.29 137	0.51 98	0.41 123	0.32 72	0.37 87	0.39 118	0.27 101	0.50 140	0.27 121	0.12 31	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.14 123	0.11 64

GCAP-BAT	0.30 106	0.21 197	0.42 204	0.33 46	0.27 287	0.26 46	0.27 109	0.45 78	0.30 44	0.60 186	0.64 178	0.45 160	0.23 58	0.56 183	0.26 103	0.15 159	0.12 189	0.15 120	0.10 50	0.12 44	0.11 64

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 309	0.21 197	1.26 505	0.39 184	0.51 496	0.28 76	0.30 153	1.25 477	0.44 139	0.68 243	1.11 398	0.86 366	0.33 166	0.67 303	0.27 121	0.15 159	0.11 134	0.17 184	0.20 358	0.22 364	0.24 402

MyStereo06	0.38 199	0.21 197	0.61 369	0.41 253	0.28 310	0.41 210	0.50 408	0.95 344	0.35 81	0.62 195	0.54 149	0.76 332	0.27 101	0.50 140	0.29 156	0.14 98	0.13 256	0.18 230	0.17 276	0.17 244	0.15 211

MyStereo05	0.44 262	0.21 197	0.45 239	0.41 253	0.28 310	0.41 210	0.50 408	0.93 332	1.09 456	0.76 298	0.61 171	0.51 188	0.57 315	0.73 340	0.42 285	0.14 98	0.13 256	0.18 230	0.17 276	0.17 244	0.15 211

AE-Stereo	0.34 134	0.21 197	0.42 204	0.48 392	0.31 373	0.48 249	0.35 242	0.61 152	0.62 194	0.32 72	0.55 155	0.52 192	0.27 101	0.47 120	0.29 156	0.13 59	0.13 256	0.18 230	0.16 227	0.15 169	0.12 109

11t1	0.36 167	0.21 197	0.42 204	0.35 91	0.22 114	0.62 336	0.29 137	0.69 217	0.43 133	0.60 186	0.53 147	0.53 196	0.48 263	0.56 183	0.40 277	0.18 280	0.14 290	0.16 146	0.13 138	0.17 244	0.17 277

ff7	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.36 110	0.26 256	0.31 115	0.35 242	0.62 158	0.34 68	0.38 105	0.33 66	0.32 68	0.29 129	0.58 216	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211

ffff	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.36 110	0.26 256	0.31 115	0.35 242	0.62 158	0.34 68	0.38 105	0.33 66	0.32 68	0.29 129	0.58 216	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211

11t	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.36 110	0.26 256	0.31 115	0.35 242	0.62 158	0.34 68	0.38 105	0.33 66	0.32 68	0.29 129	0.58 216	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211

anonymousdsp	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.37 126	0.25 215	0.30 100	0.35 242	0.63 166	0.35 81	0.39 113	0.33 66	0.33 80	0.28 115	0.59 231	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211

ProNet	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.35 91	0.24 183	0.32 132	0.43 366	0.57 125	0.37 103	0.33 77	0.30 54	0.32 68	0.28 115	0.57 196	0.26 103	0.13 59	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.13 79	0.13 144

ccc-4	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.36 110	0.26 256	0.31 115	0.35 242	0.62 158	0.34 68	0.38 105	0.33 66	0.32 68	0.29 129	0.58 216	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211

IGEV-Stereo	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.37 126	0.25 215	0.30 100	0.35 242	0.63 166	0.35 81	0.39 113	0.33 66	0.33 80	0.28 115	0.59 231	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.45 272	0.21 197	0.48 288	0.42 293	0.28 310	0.31 115	0.54 434	0.63 166	0.62 194	0.62 195	0.89 305	1.01 415	0.69 390	0.75 353	0.66 400	0.13 59	0.12 189	0.17 184	0.15 195	0.14 123	0.15 211

CIPLG	0.41 238	0.21 197	0.63 382	0.45 355	0.33 400	0.52 264	0.33 207	0.65 180	0.60 192	0.82 336	0.96 333	0.46 168	0.32 156	0.55 173	0.44 306	0.16 209	0.12 189	0.15 120	0.14 169	0.13 79	0.14 188

IPLGR_C	0.40 227	0.21 197	0.64 387	0.45 355	0.33 400	0.52 264	0.34 218	0.66 189	0.62 194	0.82 336	0.92 316	0.45 160	0.32 156	0.52 153	0.46 325	0.17 248	0.12 189	0.15 120	0.14 169	0.13 79	0.14 188

MIPNet	0.37 184	0.21 197	0.59 362	0.39 184	0.25 215	0.50 256	0.28 127	0.77 273	0.70 236	0.65 222	0.60 168	0.40 128	0.49 266	0.44 96	0.37 255	0.14 98	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.14 123	0.13 144

IPLGR	0.39 215	0.21 197	0.63 382	0.39 184	0.22 114	0.49 253	0.29 137	0.76 270	0.74 262	0.78 308	0.77 226	0.44 158	0.42 228	0.47 120	0.38 264	0.13 59	0.12 189	0.16 146	0.14 169	0.15 169	0.13 144

ACRE	0.40 227	0.21 197	0.65 393	0.45 355	0.33 400	0.51 260	0.33 207	0.66 189	0.63 205	0.80 314	0.92 316	0.45 160	0.32 156	0.52 153	0.45 315	0.16 209	0.12 189	0.15 120	0.14 169	0.13 79	0.14 188

IIG-Stereo	0.43 255	0.21 197	0.44 227	0.50 421	0.25 215	0.44 228	0.21 35	0.71 240	0.76 273	0.83 348	0.95 329	0.83 355	0.43 234	0.90 418	0.35 223	0.15 159	0.12 189	0.19 270	0.14 169	0.15 169	0.11 64

DeepStereo_RVC	0.36 167	0.21 197	0.47 268	0.40 221	0.24 183	0.26 46	0.22 44	0.60 146	0.38 108	0.69 252	0.67 192	0.57 211	0.51 282	0.56 183	0.39 270	0.16 209	0.12 189	0.18 230	0.15 195	0.19 302	0.18 295

rafts_anoy	0.37 184	0.21 197	0.36 114	0.41 253	0.26 256	0.30 100	0.33 207	0.67 199	0.90 366	0.58 180	0.66 188	0.45 160	0.33 166	0.47 120	0.39 270	0.16 209	0.11 134	0.21 342	0.23 414	0.17 244	0.14 188

RALCasStereoNet	0.36 167	0.21 197	0.37 130	0.42 293	0.26 256	0.35 158	0.38 300	0.63 166	0.64 212	0.50 154	0.72 201	0.51 188	0.29 129	0.59 231	0.36 239	0.16 209	0.14 290	0.15 120	0.13 138	0.17 244	0.16 257

test_xeample3	0.29 91	0.21 197	0.41 183	0.35 91	0.26 256	0.35 158	0.32 197	0.56 120	0.36 89	0.43 131	0.32 65	0.34 84	0.28 115	0.54 168	0.23 47	0.14 98	0.11 134	0.16 146	0.12 104	0.14 123	0.13 144

test_xeample	1.01 491	0.21 197	0.42 204	0.35 91	0.21 95	0.71 380	0.39 323	1.23 466	0.86 337	0.81 327	1.04 375	0.69 290	0.61 341	0.69 319	10.93 570	0.19 310	0.15 320	0.18 230	0.17 276	0.18 268	0.17 277

SFCPSM	0.47 297	0.21 197	0.55 347	0.40 221	0.27 287	0.87 433	0.37 278	1.33 491	0.77 280	0.80 314	0.84 272	0.54 200	0.49 266	0.57 196	0.37 255	0.18 280	0.13 256	0.18 230	0.20 358	0.16 209	0.15 211

GANet-RSSM	0.47 297	0.21 197	0.37 130	0.38 156	0.25 215	0.58 307	0.36 264	1.07 392	0.78 290	0.68 243	1.01 357	0.86 366	0.67 380	0.62 253	0.44 306	0.21 350	0.15 320	0.18 230	0.18 303	0.18 268	0.17 277

DIP-Stereo	0.39 215	0.21 197	0.50 313	0.41 253	0.28 310	0.62 336	0.27 109	0.77 273	0.40 119	0.64 213	0.86 285	0.52 192	0.33 166	0.66 292	0.42 285	0.15 159	0.13 256	0.17 184	0.14 169	0.15 169	0.15 211
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
iResNet_ROB	0.52 359	0.21 197	0.53 338	0.37 126	0.21 95	0.61 328	0.29 137	1.51 520	1.32 498	0.90 395	1.02 365	0.80 350	0.62 347	0.76 357	0.43 290	0.16 209	0.12 189	0.13 51	0.09 9	0.15 169	0.18 295

S2M2	0.26 63	0.22 236	0.33 80	0.31 17	0.25 215	0.24 28	0.13 1	0.35 28	0.41 123	0.25 28	0.36 83	0.30 58	0.25 75	0.30 12	0.26 103	0.22 376	0.19 403	0.17 184	0.19 333	0.21 342	0.18 295

UGAM	0.52 359	0.22 236	0.46 256	0.45 355	0.25 215	0.41 210	0.52 426	0.62 158	1.16 467	0.76 298	1.13 409	1.32 479	0.57 315	1.00 447	0.53 359	0.17 248	0.14 290	0.25 409	0.21 380	0.15 169	0.13 144

test_sample2	0.42 245	0.22 236	0.43 215	0.33 46	0.21 95	0.58 307	0.39 323	0.95 344	0.67 223	0.63 203	0.77 226	0.69 290	0.57 315	0.61 245	0.38 264	0.19 310	0.14 290	0.18 230	0.16 227	0.19 302	0.18 295

test_sample1	0.42 245	0.22 236	0.46 256	0.34 57	0.23 154	0.58 307	0.35 242	0.99 356	0.49 158	0.62 195	0.75 216	0.69 290	0.61 341	0.58 216	0.44 306	0.18 280	0.14 290	0.17 184	0.15 195	0.17 244	0.17 277

MyStereo07	0.32 118	0.22 236	0.34 97	0.42 293	0.28 310	0.40 196	0.50 408	0.72 244	0.37 103	0.37 96	0.34 75	0.32 68	0.31 151	0.59 231	0.27 121	0.14 98	0.13 256	0.18 230	0.17 276	0.17 244	0.16 257

MyStereo04	0.44 262	0.22 236	0.44 227	0.42 293	0.28 310	0.40 196	0.50 408	1.00 360	1.08 454	0.62 195	0.58 165	0.55 203	0.57 315	0.71 330	0.44 306	0.14 98	0.13 256	0.18 230	0.17 276	0.17 244	0.16 257

IGEVStereo-DCA	0.29 91	0.22 236	0.38 142	0.35 91	0.27 287	0.37 172	0.35 242	0.62 158	0.34 68	0.38 105	0.30 54	0.35 93	0.27 101	0.51 147	0.22 27	0.15 159	0.12 189	0.16 146	0.12 104	0.13 79	0.15 211

rrr	0.29 91	0.22 236	0.41 183	0.35 91	0.27 287	0.37 172	0.32 197	0.52 107	0.42 131	0.38 105	0.30 54	0.35 93	0.27 101	0.51 147	0.22 27	0.15 159	0.12 189	0.16 146	0.13 138	0.13 79	0.14 188

1111x	0.55 379	0.22 236	0.46 256	0.38 156	0.20 74	0.66 362	0.43 366	1.23 466	0.99 410	0.71 265	0.99 352	0.95 399	0.69 390	0.90 418	1.08 489	0.18 280	0.17 372	0.18 230	0.19 333	0.20 318	0.18 295

CBFPSM	0.59 411	0.22 236	1.31 510	0.38 156	0.27 287	1.12 480	0.65 465	0.79 283	0.82 314	0.80 314	0.81 257	1.35 488	0.87 458	0.67 303	0.76 423	0.16 209	0.15 320	0.15 120	0.16 227	0.17 244	0.22 387

GwcNet-ADL	0.44 262	0.22 236	0.48 288	0.45 355	0.30 351	0.40 196	0.37 278	0.92 330	0.97 401	0.71 265	0.78 237	0.61 245	0.42 228	0.62 253	0.50 339	0.19 310	0.14 290	0.15 120	0.14 169	0.18 268	0.18 295

OMP-Stereo	0.42 245	0.22 236	0.46 256	0.52 449	0.24 183	0.36 167	0.25 81	0.71 240	0.78 290	0.77 304	0.64 178	0.89 381	0.39 214	0.91 425	0.35 223	0.15 159	0.12 189	0.20 300	0.15 195	0.15 169	0.12 109

CroCo-Stereo	0.26 63	0.22 236	0.36 114	0.48 392	0.22 114	0.20 5	0.29 137	0.51 98	0.44 139	0.28 44	0.23 19	0.42 144	0.26 90	0.29 7	0.26 103	0.15 159	0.13 256	0.13 51	0.11 76	0.16 209	0.12 109
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT	0.45 272	0.22 236	0.45 239	0.47 385	0.26 256	0.54 278	0.47 389	0.66 189	0.58 189	0.80 314	0.82 261	0.94 397	0.57 315	0.75 353	0.34 206	0.17 248	0.15 320	0.22 357	0.20 358	0.16 209	0.12 109

222	1.18 514	0.22 236	0.44 227	0.37 126	0.22 114	0.79 406	0.37 278	1.31 488	0.89 363	0.92 408	1.08 391	0.72 307	0.71 407	0.66 292	13.89 573	0.20 333	0.15 320	0.17 184	0.16 227	0.18 268	0.19 328

xxxx	1.01 491	0.22 236	0.43 215	0.36 110	0.21 95	0.82 422	0.36 264	1.32 489	0.88 350	0.71 265	0.94 320	0.97 404	0.63 353	0.64 277	10.58 569	0.20 333	0.16 352	0.18 230	0.17 276	0.19 302	0.19 328

FENet	0.42 245	0.22 236	0.38 142	0.39 184	0.24 183	0.55 283	0.32 197	0.79 283	0.70 236	0.71 265	0.72 201	0.63 253	0.57 315	0.62 253	0.44 306	0.19 310	0.13 256	0.19 270	0.17 276	0.18 268	0.19 328

ac_64	0.52 359	0.22 236	0.50 313	0.45 355	0.28 310	0.80 409	0.45 378	1.02 372	0.61 193	0.91 400	0.83 267	1.07 435	0.68 386	0.74 347	0.70 410	0.21 350	0.18 389	0.20 300	0.19 333	0.18 268	0.15 211

PSMNet-RSSM	0.48 309	0.22 236	0.38 142	0.42 293	0.25 215	0.50 256	0.37 278	1.10 402	0.77 280	0.70 258	1.06 385	0.84 359	0.64 364	0.62 253	0.47 332	0.23 393	0.15 320	0.23 379	0.25 439	0.20 318	0.19 328

RASNet	0.53 365	0.22 236	0.52 330	0.38 156	0.22 114	0.68 368	0.38 300	0.97 351	0.88 350	0.73 284	1.04 375	1.03 422	0.92 470	0.90 418	0.86 443	0.16 209	0.14 290	0.14 80	0.17 276	0.15 169	0.13 144

HSM-Net_RVC	0.53 365	0.22 236	0.35 107	0.37 126	0.21 95	0.85 429	0.37 278	1.23 466	0.93 384	0.90 395	1.15 420	1.26 466	0.63 353	0.72 335	0.48 336	0.17 248	0.13 256	0.16 146	0.15 195	0.17 244	0.15 211
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
G2L-Stereo	0.49 327	0.23 257	0.48 288	0.43 313	0.26 256	0.47 246	0.42 359	0.93 332	0.78 290	0.84 355	0.86 285	0.91 388	0.52 284	0.78 368	0.70 410	0.20 333	0.17 372	0.22 357	0.18 303	0.17 244	0.21 369

DispNO	0.47 297	0.23 257	0.71 422	0.39 184	0.31 373	0.60 326	0.38 300	0.89 319	0.77 280	0.75 291	0.84 272	0.72 307	0.54 300	0.73 340	0.46 325	0.19 310	0.14 290	0.20 300	0.18 303	0.16 209	0.17 277

SMFormer	0.51 350	0.23 257	0.62 372	0.34 57	0.20 74	0.62 336	0.34 218	1.21 453	1.02 423	0.81 327	1.01 357	0.71 298	0.65 370	0.84 393	0.55 369	0.19 310	0.15 320	0.18 230	0.16 227	0.18 268	0.18 295

tta	0.51 350	0.23 257	0.62 372	0.34 57	0.20 74	0.62 336	0.34 218	1.21 453	1.02 423	0.81 327	1.01 357	0.71 298	0.65 370	0.84 393	0.55 369	0.19 310	0.15 320	0.18 230	0.16 227	0.15 169	0.14 188

qqq1	0.49 327	0.23 257	0.62 372	0.34 57	0.20 74	0.62 336	0.34 218	1.21 453	1.02 423	0.81 327	1.01 357	0.71 298	0.65 370	0.84 393	0.34 206	0.19 310	0.15 320	0.14 80	0.12 104	0.15 169	0.14 188

fff1	0.49 327	0.23 257	0.62 372	0.34 57	0.20 74	0.62 336	0.34 218	1.21 453	1.02 423	0.81 327	1.01 357	0.71 298	0.65 370	0.84 393	0.34 206	0.19 310	0.15 320	0.14 80	0.12 104	0.15 169	0.14 188

ACVNet-DCA	0.35 149	0.23 257	0.33 80	0.41 253	0.22 114	0.55 283	0.38 300	0.85 301	0.54 174	0.41 123	0.50 125	0.34 84	0.49 266	0.57 196	0.25 74	0.16 209	0.10 51	0.19 270	0.13 138	0.18 268	0.17 277

xx1	0.39 215	0.23 257	0.33 80	0.41 253	0.22 114	0.55 283	0.38 300	0.67 199	1.06 445	0.41 123	0.50 125	0.65 273	0.53 288	0.57 196	0.25 74	0.16 209	0.10 51	0.20 300	0.19 333	0.18 268	0.17 277

1test111	0.36 167	0.23 257	0.33 80	0.41 253	0.22 114	0.55 283	0.38 300	0.85 301	0.54 174	0.41 123	0.50 125	0.34 84	0.49 266	0.55 173	0.45 315	0.16 209	0.10 51	0.19 270	0.13 138	0.18 268	0.17 277

cc1	0.37 184	0.23 257	0.33 80	0.41 253	0.22 114	0.55 283	0.38 300	0.67 199	1.06 445	0.41 123	0.50 125	0.34 84	0.49 266	0.57 196	0.25 74	0.16 209	0.10 51	0.19 270	0.13 138	0.16 209	0.15 211

EKT-Stereo	0.35 149	0.23 257	0.39 161	0.43 313	0.29 336	0.38 185	0.31 176	0.69 217	0.64 212	0.45 136	0.63 175	0.49 182	0.27 101	0.56 183	0.33 191	0.18 280	0.14 290	0.18 230	0.15 195	0.16 209	0.16 257

gwcnet-sp	0.48 309	0.23 257	0.70 417	0.40 221	0.26 256	0.81 414	0.41 349	0.89 319	0.84 324	0.91 400	0.76 222	0.66 278	0.61 341	0.66 292	0.50 339	0.18 280	0.17 372	0.18 230	0.18 303	0.18 268	0.18 295

scenet	0.48 309	0.23 257	0.70 417	0.40 221	0.26 256	0.81 414	0.41 349	0.89 319	0.84 324	0.91 400	0.76 222	0.66 278	0.61 341	0.66 292	0.50 339	0.18 280	0.17 372	0.18 230	0.18 303	0.18 268	0.18 295

Selective-RAFT	0.35 149	0.23 257	0.51 325	0.44 332	0.21 95	0.64 352	0.27 109	0.59 136	0.63 205	0.40 119	0.38 89	0.55 203	0.40 220	0.57 196	0.35 223	0.13 59	0.11 134	0.14 80	0.12 104	0.16 209	0.13 144

ssnet	0.48 309	0.23 257	0.70 417	0.40 221	0.26 256	0.81 414	0.41 349	0.89 319	0.84 324	0.91 400	0.76 222	0.66 278	0.61 341	0.66 292	0.50 339	0.18 280	0.17 372	0.18 230	0.18 303	0.18 268	0.18 295

TestStereo1	0.43 255	0.23 257	0.41 183	0.51 437	0.24 183	0.34 149	0.40 334	0.77 273	0.90 366	0.68 243	0.96 333	0.48 176	0.46 254	0.91 425	0.32 179	0.16 209	0.13 256	0.18 230	0.15 195	0.14 123	0.13 144

IER	0.46 282	0.23 257	0.50 313	0.38 156	0.28 310	0.69 370	0.35 242	0.80 286	0.66 220	0.83 348	0.94 320	0.75 326	0.77 430	0.60 237	0.42 285	0.17 248	0.14 290	0.17 184	0.17 276	0.17 244	0.15 211

raft_robust	0.41 238	0.23 257	0.36 114	0.42 293	0.21 95	0.40 196	0.33 207	0.79 283	0.98 405	0.79 312	0.87 293	0.39 118	0.33 166	0.84 393	0.29 156	0.13 59	0.12 189	0.16 146	0.17 276	0.15 169	0.12 109

RAFT+CT+SA	0.39 215	0.23 257	0.36 114	0.51 437	0.27 287	0.29 88	0.46 382	0.75 263	0.80 301	0.51 157	0.89 305	0.41 134	0.40 220	0.78 368	0.32 179	0.14 98	0.11 134	0.18 230	0.18 303	0.15 169	0.14 188

SA-5K	0.43 255	0.23 257	0.41 183	0.51 437	0.24 183	0.34 149	0.40 334	0.77 273	0.90 366	0.68 243	0.96 333	0.48 176	0.46 254	0.91 425	0.32 179	0.16 209	0.13 256	0.18 230	0.15 195	0.14 123	0.13 144

AACVNet	0.50 343	0.23 257	0.49 300	0.46 376	0.29 336	0.52 264	0.38 300	0.90 324	0.55 179	0.81 327	1.03 369	1.00 411	0.70 403	0.83 388	0.54 364	0.21 350	0.18 389	0.24 396	0.18 303	0.23 381	0.20 351

Patchmatch Stereo++	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.22 44	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.58 219	0.38 203	0.58 216	0.36 239	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.31 176	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.58 219	0.38 203	0.56 183	0.35 223	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

ROB_FTStereo_v2	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.31 176	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.57 211	0.38 203	0.57 196	0.36 239	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

ROB_FTStereo	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.25 42	0.21 35	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.58 219	0.38 203	0.57 196	0.35 223	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

HUI-Stereo	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.22 44	0.60 146	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.58 219	0.38 203	0.50 140	0.35 223	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

iGMRVC	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.30 153	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.58 219	0.38 203	0.58 216	0.36 239	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

iRAFT	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.22 44	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.58 219	0.38 203	0.58 216	0.36 239	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

CRE-IMP	0.36 167	0.23 257	0.49 300	0.42 293	0.24 183	0.41 210	0.21 35	0.57 125	0.41 123	0.65 222	0.72 201	0.53 196	0.37 199	0.61 245	0.38 264	0.17 248	0.11 134	0.19 270	0.15 195	0.21 342	0.18 295

RAFT-IKP	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.28 127	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.57 211	0.38 203	0.58 216	0.36 239	0.18 280	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

RALAANet	0.38 199	0.23 257	0.48 288	0.42 293	0.29 336	0.35 158	0.25 81	0.86 305	0.64 212	0.67 237	0.65 181	0.60 240	0.29 129	0.60 237	0.34 206	0.15 159	0.12 189	0.17 184	0.15 195	0.21 342	0.13 144

GES	0.44 262	0.23 257	0.57 357	0.40 221	0.30 351	0.59 320	0.36 264	0.96 348	0.68 228	0.74 289	0.83 267	0.47 171	0.48 263	0.67 303	0.43 290	0.22 376	0.16 352	0.17 184	0.16 227	0.18 268	0.23 394

ACVNet	0.46 282	0.23 257	0.36 114	0.39 184	0.28 310	0.58 307	0.40 334	0.87 312	0.80 301	0.64 213	0.96 333	0.79 342	0.60 335	0.63 264	0.67 403	0.17 248	0.15 320	0.16 146	0.15 195	0.18 268	0.15 211

acv_ft	0.51 350	0.23 257	0.56 353	0.44 332	0.28 310	0.86 432	0.39 323	0.91 328	0.80 301	0.97 428	0.96 333	0.79 342	0.59 331	0.63 264	0.87 449	0.17 248	0.15 320	0.16 146	0.15 195	0.17 244	0.15 211

cf-r	0.47 297	0.23 257	0.41 183	0.39 184	0.23 154	0.59 320	0.37 278	0.88 317	0.85 332	0.72 277	1.05 379	0.94 397	0.62 347	0.56 183	0.54 364	0.21 350	0.14 290	0.17 184	0.19 333	0.15 169	0.15 211

CFNet-ft	0.48 309	0.23 257	0.36 114	0.40 221	0.26 256	0.64 352	0.37 278	0.87 312	0.85 332	0.64 213	1.00 354	1.01 415	0.64 364	0.61 245	0.53 359	0.23 393	0.15 320	0.24 396	0.21 380	0.23 381	0.18 295

CFNet_RVC	0.48 309	0.23 257	0.36 114	0.40 221	0.26 256	0.64 352	0.37 278	0.87 312	0.85 332	0.64 213	1.00 354	1.01 415	0.64 364	0.61 245	0.53 359	0.23 393	0.15 320	0.24 396	0.21 380	0.23 381	0.18 295

MultiAttention	3.58 559	0.24 294	0.62 372	0.54 466	0.34 409	22.90 579	2.72 569	1.60 528	1.13 462	0.80 314	1.81 507	1.14 457	0.43 234	35.29 587	0.61 386	0.17 248	0.12 189	0.23 379	0.23 414	0.34 464	0.29 439

ISRNet	0.56 390	0.24 294	0.66 399	0.56 476	0.36 420	0.44 228	0.25 81	0.82 292	0.84 324	1.07 466	1.25 442	0.91 388	0.60 335	0.66 292	0.58 374	0.35 493	0.26 465	0.36 486	0.33 490	0.30 439	0.42 499

rvit_stereo_0083	0.34 134	0.24 294	0.50 313	0.44 332	0.27 287	0.34 149	0.35 242	0.45 78	0.62 194	0.37 96	0.47 116	0.42 144	0.35 177	0.40 63	0.36 239	0.22 376	0.20 415	0.20 300	0.17 276	0.20 318	0.14 188

rvit_stereo_0081	0.32 118	0.24 294	0.47 268	0.43 313	0.26 256	0.30 100	0.37 278	0.42 60	0.55 179	0.36 89	0.40 92	0.39 118	0.35 177	0.43 85	0.33 191	0.22 376	0.16 352	0.19 270	0.16 227	0.19 302	0.13 144

rvit_stereo_0082	0.32 118	0.24 294	0.47 268	0.43 313	0.26 256	0.30 100	0.37 278	0.42 60	0.55 179	0.36 89	0.40 92	0.39 118	0.35 177	0.43 85	0.33 191	0.22 376	0.16 352	0.19 270	0.16 227	0.19 302	0.13 144

CAS++	0.32 118	0.24 294	0.36 114	0.37 126	0.26 256	0.28 76	0.23 59	0.87 312	0.50 162	0.47 147	0.45 105	0.26 48	0.21 39	0.49 134	0.24 58	0.23 393	0.19 403	0.22 357	0.17 276	0.21 342	0.16 257
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
tt1	0.36 167	0.24 294	0.32 65	0.41 253	0.22 114	0.54 278	0.38 300	0.68 209	1.04 434	0.41 123	0.46 110	0.35 93	0.45 249	0.57 196	0.25 74	0.16 209	0.10 51	0.19 270	0.13 138	0.16 209	0.16 257

PCWNet_CMD	0.48 309	0.24 294	0.52 330	0.39 184	0.27 287	0.63 345	0.30 153	0.95 344	0.96 398	0.86 366	1.07 388	0.79 342	0.44 244	0.57 196	0.43 290	0.17 248	0.12 189	0.21 342	0.16 227	0.24 394	0.19 328

CFNet_ucs	0.50 343	0.24 294	0.55 347	0.38 156	0.31 373	0.58 307	0.33 207	0.98 354	0.93 384	0.88 384	1.19 433	0.80 350	0.49 266	0.63 264	0.43 290	0.21 350	0.15 320	0.26 428	0.18 303	0.26 411	0.22 387

LL-Strereo2	0.35 149	0.24 294	0.48 288	0.41 253	0.26 256	0.35 158	0.24 73	0.67 199	0.44 139	0.54 170	0.51 134	0.66 278	0.25 75	0.66 292	0.30 162	0.14 98	0.12 189	0.23 379	0.20 358	0.18 268	0.13 144

CroCo-Stereo Lap2	0.28 80	0.24 294	0.39 161	0.50 421	0.29 336	0.20 5	0.31 176	0.49 88	0.38 108	0.24 23	0.27 37	0.46 168	0.31 151	0.39 58	0.30 162	0.14 98	0.15 320	0.16 146	0.13 138	0.16 209	0.15 211

x	0.39 215	0.24 294	0.41 183	0.34 57	0.23 154	0.52 264	0.32 197	0.86 305	0.52 167	0.57 178	0.70 198	0.59 234	0.50 277	0.49 134	0.46 325	0.17 248	0.15 320	0.17 184	0.15 195	0.17 244	0.16 257

test_5	0.43 255	0.24 294	0.43 215	0.52 449	0.28 310	0.28 76	0.42 359	0.72 244	0.82 314	0.62 195	0.91 312	0.72 307	0.55 306	0.79 373	0.35 223	0.14 98	0.11 134	0.18 230	0.18 303	0.18 268	0.16 257

Sa-1000	0.48 309	0.24 294	0.41 183	0.45 355	0.25 215	0.59 320	0.34 218	0.81 290	0.93 384	0.82 336	1.50 486	0.53 196	0.45 249	0.92 428	0.30 162	0.15 159	0.12 189	0.21 342	0.19 333	0.15 169	0.13 144

CFNet_pseudo	0.46 282	0.24 294	0.52 330	0.37 126	0.27 287	0.58 307	0.30 153	0.86 305	0.88 350	0.82 336	1.03 369	0.75 326	0.47 258	0.58 216	0.44 306	0.17 248	0.12 189	0.24 396	0.16 227	0.24 394	0.19 328

ARAFT	0.47 297	0.24 294	0.79 451	0.42 293	0.25 215	0.55 283	0.55 438	0.75 263	0.81 309	0.89 388	0.75 216	0.73 318	0.47 258	0.88 410	0.37 255	0.15 159	0.12 189	0.23 379	0.22 398	0.14 123	0.13 144

delet	0.55 379	0.24 294	0.55 347	0.44 332	0.33 400	1.07 469	0.50 408	1.00 360	0.86 337	0.85 359	0.96 333	0.90 386	0.63 353	0.83 388	0.74 421	0.18 280	0.18 389	0.20 300	0.21 380	0.16 209	0.15 211

UPFNet	0.53 365	0.24 294	0.51 325	0.45 355	0.38 436	0.84 428	0.49 403	0.99 356	0.75 265	0.87 374	0.88 301	0.86 366	0.64 364	0.80 374	0.71 415	0.20 333	0.20 415	0.20 300	0.20 358	0.19 302	0.15 211

GwcNet-RSSM	0.49 327	0.24 294	0.42 204	0.40 221	0.23 154	0.55 283	0.38 300	0.93 332	0.93 384	0.71 265	1.16 425	0.86 366	0.60 335	0.62 253	0.66 400	0.21 350	0.14 290	0.19 270	0.20 358	0.16 209	0.15 211

MSMDNet	0.48 309	0.24 294	0.52 330	0.39 184	0.27 287	0.63 345	0.30 153	0.96 348	0.96 398	0.86 366	1.07 388	0.79 342	0.44 244	0.57 196	0.43 290	0.17 248	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.23 381	0.19 328

ccs_rob	0.46 282	0.24 294	0.52 330	0.37 126	0.27 287	0.58 307	0.31 176	0.86 305	0.88 350	0.82 336	1.02 365	0.75 326	0.47 258	0.58 216	0.44 306	0.17 248	0.12 189	0.24 396	0.16 227	0.24 394	0.19 328

MLCV	0.47 297	0.24 294	0.61 369	0.37 126	0.17 17	0.61 328	0.33 207	0.80 286	0.87 346	0.94 415	1.13 409	0.72 307	0.43 234	0.89 416	0.51 349	0.13 59	0.10 51	0.13 51	0.11 76	0.14 123	0.12 109

HSM	0.51 350	0.24 294	0.41 183	0.39 184	0.24 183	0.75 392	0.40 334	1.22 461	0.75 265	0.81 327	0.91 312	1.21 461	0.69 390	0.87 407	0.46 325	0.17 248	0.13 256	0.17 184	0.14 169	0.17 244	0.17 277

LE_ROB	4.42 565	0.24 294	2.75 546	0.42 293	0.23 154	1.57 519	0.90 515	1.71 537	17.88 581	16.56 583	4.88 565	5.17 561	18.85 583	1.63 518	14.62 574	0.17 248	0.14 290	0.16 146	0.16 227	0.19 302	0.17 277

rvit_stereo_0080	0.31 112	0.25 318	0.40 173	0.39 184	0.28 310	0.27 59	0.46 382	0.49 88	0.44 139	0.35 85	0.42 98	0.40 128	0.28 115	0.41 71	0.33 191	0.22 376	0.17 372	0.17 184	0.16 227	0.22 364	0.15 211

rvit_stereo_ft	0.33 128	0.25 318	0.47 268	0.52 449	0.32 389	0.33 139	0.47 389	0.49 88	0.50 162	0.34 80	0.41 95	0.41 134	0.32 156	0.48 130	0.34 206	0.22 376	0.14 290	0.19 270	0.18 303	0.19 302	0.14 188

test_sample3	0.46 282	0.25 318	0.50 313	0.35 91	0.23 154	0.69 370	0.37 278	1.15 429	0.81 309	0.75 291	0.79 247	0.66 278	0.49 266	0.63 264	0.46 325	0.21 350	0.15 320	0.20 300	0.19 333	0.21 342	0.19 328

ttt	0.51 350	0.25 318	0.43 215	0.38 156	0.24 183	0.65 359	0.38 300	1.18 444	1.05 438	0.72 277	1.08 391	0.63 253	0.49 266	0.84 393	0.59 379	0.24 405	0.21 425	0.22 357	0.20 358	0.24 394	0.24 402

whm_eth	0.31 112	0.25 318	0.40 173	0.39 184	0.28 310	0.27 59	0.46 382	0.49 88	0.44 139	0.35 85	0.42 98	0.40 128	0.28 115	0.41 71	0.33 191	0.22 376	0.17 372	0.17 184	0.16 227	0.22 364	0.15 211

testlalala_base	0.46 282	0.25 318	0.41 183	0.46 376	0.33 400	0.58 307	0.25 81	0.57 125	0.34 68	0.51 157	0.56 158	0.46 168	0.30 144	0.43 85	0.31 169	1.47 556	0.11 134	0.14 80	0.09 9	1.59 545	0.13 144

BUS	0.45 272	0.25 318	0.43 215	0.45 355	0.28 310	0.70 375	0.34 218	0.94 337	0.76 273	0.75 291	0.80 250	0.65 273	0.49 266	0.64 277	0.51 349	0.20 333	0.14 290	0.22 357	0.19 333	0.18 268	0.18 295

BSDual-CNN	0.46 282	0.25 318	0.43 215	0.45 355	0.28 310	0.77 399	0.40 334	0.94 337	0.76 273	0.75 291	0.80 250	0.76 332	0.54 300	0.64 277	0.43 290	0.20 333	0.14 290	0.22 357	0.19 333	0.18 268	0.18 295

hknet	0.49 327	0.25 318	0.51 325	0.45 355	0.29 336	0.77 399	0.40 334	0.94 337	0.83 319	0.75 291	0.80 250	0.97 404	0.61 341	0.73 340	0.45 315	0.18 280	0.14 290	0.22 357	0.19 333	0.18 268	0.18 295

SA	0.44 262	0.25 318	0.46 256	0.46 376	0.24 183	0.43 220	0.36 264	0.75 263	0.96 398	0.59 182	1.03 369	0.48 176	0.52 284	0.94 441	0.32 179	0.16 209	0.12 189	0.21 342	0.19 333	0.15 169	0.13 144

psmg	0.49 327	0.25 318	0.43 215	0.41 253	0.28 310	0.85 429	0.43 366	0.99 356	0.76 273	0.91 400	0.94 320	0.76 332	0.54 300	0.64 277	0.43 290	0.20 333	0.15 320	0.20 300	0.20 358	0.18 268	0.18 295

DAS	0.51 350	0.25 318	0.60 367	0.48 392	0.31 373	0.58 307	0.41 349	0.83 295	0.97 401	0.89 388	1.12 402	0.70 294	0.75 420	0.82 380	0.43 290	0.17 248	0.13 256	0.18 230	0.15 195	0.20 318	0.18 295

SepStereo	0.51 350	0.25 318	0.60 367	0.48 392	0.31 373	0.58 307	0.41 349	0.83 295	0.97 401	0.89 388	1.12 402	0.70 294	0.75 420	0.93 434	0.43 290	0.17 248	0.13 256	0.18 230	0.15 195	0.20 318	0.18 295

AASNet	0.53 365	0.25 318	0.52 330	0.49 407	0.32 389	0.74 389	0.40 334	1.50 517	0.86 337	0.86 366	0.92 316	0.64 260	0.59 331	0.59 231	0.79 428	0.23 393	0.19 403	0.20 300	0.16 227	0.21 342	0.19 328

GANet-ADL	0.42 245	0.25 318	0.45 239	0.43 313	0.29 336	0.54 278	0.35 242	0.89 319	0.86 337	0.63 203	0.72 201	0.68 286	0.42 228	0.52 153	0.41 281	0.21 350	0.14 290	0.15 120	0.13 138	0.18 268	0.19 328

ADLNet2	0.55 379	0.25 318	0.65 393	0.47 385	0.30 351	0.83 425	0.50 408	1.05 384	0.95 397	0.80 314	0.98 347	0.99 408	0.69 390	0.77 364	0.73 418	0.20 333	0.16 352	0.17 184	0.18 303	0.21 342	0.21 369

ICVP	0.46 282	0.25 318	0.38 142	0.48 392	0.28 310	0.58 307	0.43 366	1.00 360	0.70 236	0.67 237	0.95 329	0.75 326	0.55 306	0.53 162	0.54 364	0.23 393	0.17 372	0.19 270	0.17 276	0.19 302	0.20 351
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNet	0.55 379	0.25 318	0.61 369	0.43 313	0.34 409	1.07 469	0.39 323	0.87 312	0.91 373	0.91 400	0.93 319	0.86 366	0.76 423	0.81 377	0.76 423	0.15 159	0.14 290	0.18 230	0.19 333	0.20 318	0.16 257

DSFCA	0.55 379	0.25 318	0.62 372	0.40 221	0.36 420	0.74 389	0.52 426	1.04 379	0.82 314	1.06 463	0.84 272	0.89 381	0.63 353	0.99 444	0.58 374	0.25 416	0.21 425	0.21 342	0.21 380	0.21 342	0.19 328

test_sample6	0.49 327	0.26 337	0.50 313	0.37 126	0.22 114	0.63 345	0.40 334	1.12 414	0.83 319	0.80 314	1.03 369	0.66 278	0.55 306	0.67 303	0.46 325	0.22 376	0.16 352	0.22 357	0.22 398	0.23 381	0.21 369

test_sample5	0.47 297	0.26 337	0.49 300	0.36 110	0.22 114	0.64 352	0.39 323	1.13 416	0.81 309	0.77 304	0.94 320	0.64 260	0.54 300	0.65 284	0.43 290	0.21 350	0.16 352	0.22 357	0.20 358	0.22 364	0.20 351

test_sample4	0.47 297	0.26 337	0.50 313	0.35 91	0.22 114	0.69 370	0.38 300	1.15 429	0.81 309	0.78 308	0.82 261	0.62 251	0.53 288	0.63 264	0.44 306	0.21 350	0.15 320	0.21 342	0.19 333	0.21 342	0.19 328

DualNet	0.48 309	0.26 337	0.49 300	0.36 110	0.22 114	0.64 352	0.39 323	1.13 416	0.81 309	0.80 314	1.03 369	0.64 260	0.54 300	0.65 284	0.43 290	0.21 350	0.16 352	0.22 357	0.20 358	0.22 364	0.20 351

ffm	0.44 262	0.26 337	0.49 300	0.37 126	0.25 215	0.55 283	0.37 278	0.68 209	1.04 434	0.73 284	0.96 333	0.71 298	0.53 288	0.57 196	0.25 74	0.16 209	0.10 51	0.25 409	0.21 380	0.16 209	0.16 257

ff1	0.49 327	0.26 337	0.49 300	0.37 126	0.25 215	0.55 283	0.37 278	0.68 209	1.04 434	0.73 284	0.96 333	0.71 298	0.53 288	1.01 448	0.88 452	0.16 209	0.10 51	0.25 409	0.21 380	0.16 209	0.16 257

mmx	0.53 365	0.26 337	0.49 300	0.37 126	0.25 215	0.55 283	0.37 278	1.16 436	1.03 428	0.73 284	0.96 333	0.71 298	0.53 288	1.01 448	0.88 452	0.20 333	0.15 320	0.25 409	0.21 380	0.22 364	0.20 351

xxx	0.53 365	0.26 337	0.49 300	0.37 126	0.25 215	0.55 283	0.37 278	1.16 436	1.03 428	0.73 284	0.96 333	0.71 298	0.53 288	1.01 448	0.88 452	0.20 333	0.15 320	0.25 409	0.21 380	0.22 364	0.20 351

iinet-f	0.67 429	0.26 337	2.15 539	0.39 184	0.31 373	1.19 491	0.56 444	0.84 298	0.84 324	0.80 314	1.17 427	1.05 428	0.84 452	0.71 330	1.21 500	0.20 333	0.18 389	0.17 184	0.15 195	0.20 318	0.20 351

qqq	0.40 227	0.26 337	0.44 227	0.36 110	0.22 114	0.46 241	0.36 264	0.85 301	0.54 174	0.56 175	0.69 195	0.65 273	0.53 288	0.55 173	0.45 315	0.17 248	0.16 352	0.20 300	0.19 333	0.18 268	0.17 277

psm_up	0.55 379	0.26 337	0.47 268	0.49 407	0.32 389	0.65 359	0.56 444	1.04 379	0.82 314	0.82 336	0.88 301	1.01 415	0.94 476	0.74 347	0.61 386	0.21 350	0.25 459	0.26 428	0.23 414	0.21 342	0.20 351

UNet	0.54 377	0.26 337	0.66 399	0.44 332	0.40 447	0.99 455	0.41 349	0.98 354	0.75 265	0.83 348	0.89 305	1.04 424	0.72 411	0.73 340	0.62 389	0.19 310	0.14 290	0.20 300	0.17 276	0.20 318	0.17 277

DMCA	0.45 272	0.26 337	0.50 313	0.38 156	0.28 310	0.51 260	0.34 218	0.93 332	0.68 228	0.75 291	0.83 267	0.79 342	0.53 288	0.51 147	0.54 364	0.21 350	0.16 352	0.21 342	0.16 227	0.19 302	0.21 369

UCFNet_RVC	0.49 327	0.26 337	0.35 107	0.39 184	0.26 256	0.64 352	0.36 264	1.15 429	0.84 324	0.67 237	0.88 301	0.88 377	0.59 331	0.58 216	0.45 315	0.24 405	0.17 372	0.27 441	0.27 460	0.25 404	0.23 394

HITNet	0.41 238	0.26 337	0.45 239	0.33 46	0.17 17	0.63 345	0.30 153	0.93 332	0.64 212	0.71 265	0.82 261	0.64 260	0.52 284	0.59 231	0.43 290	0.14 98	0.10 51	0.15 120	0.13 138	0.19 302	0.12 109
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
DISCO	0.70 436	0.26 337	0.68 407	0.44 332	0.31 373	1.14 482	0.51 423	1.23 466	1.23 480	0.81 327	1.05 379	1.50 503	0.85 453	1.82 527	1.03 483	0.19 310	0.15 320	0.18 230	0.16 227	0.24 394	0.23 394

DN-CSS_ROB	0.43 255	0.26 337	0.62 372	0.40 221	0.29 336	0.44 228	0.27 109	0.77 273	0.75 265	0.72 277	1.09 395	0.48 176	0.43 234	0.69 319	0.37 255	0.15 159	0.12 189	0.21 342	0.19 333	0.18 268	0.16 257

DCVSM-stereo	0.49 327	0.27 354	0.53 338	0.39 184	0.29 336	0.51 260	0.26 93	0.75 263	0.75 265	1.11 476	0.75 216	1.05 428	0.72 411	0.60 237	0.47 332	0.20 333	0.19 403	0.24 396	0.20 358	0.25 404	0.30 448

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 134	0.27 354	0.45 239	0.36 110	0.25 215	0.48 249	0.30 153	0.58 131	0.90 366	0.42 128	0.36 83	0.30 58	0.29 129	0.49 134	0.30 162	0.16 209	0.14 290	0.18 230	0.15 195	0.18 268	0.15 211

mmm	0.44 262	0.27 354	0.46 256	0.38 156	0.24 183	0.61 328	0.35 242	0.94 337	0.53 170	0.72 277	1.05 379	0.63 253	0.50 277	0.57 196	0.45 315	0.18 280	0.15 320	0.23 379	0.20 358	0.20 318	0.18 295

LL-Strereo	0.57 397	0.27 354	0.68 407	0.48 392	0.34 409	0.39 192	0.48 397	0.94 337	0.97 401	0.83 348	0.78 237	1.10 444	1.18 504	1.33 497	0.49 338	0.17 248	0.14 290	0.22 357	0.19 333	0.16 209	0.17 277

CASS	0.45 272	0.27 354	0.42 204	0.48 392	0.22 114	0.61 328	0.34 218	0.97 351	0.62 194	0.71 265	0.85 282	0.61 245	0.55 306	0.57 196	0.41 281	0.29 453	0.16 352	0.22 357	0.18 303	0.22 364	0.28 432
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.49 327	0.27 354	0.75 439	0.40 221	0.27 287	0.64 352	0.49 403	0.84 298	0.77 280	0.60 186	0.83 267	0.88 377	0.66 377	0.70 325	0.56 371	0.16 209	0.17 372	0.21 342	0.20 358	0.21 342	0.19 328

CRFU-Net	0.57 397	0.27 354	0.57 357	0.46 376	0.30 351	1.20 492	0.52 426	1.10 402	0.56 185	1.00 440	0.98 347	1.06 430	0.79 437	0.81 377	0.71 415	0.21 350	0.19 403	0.18 230	0.16 227	0.18 268	0.19 328

CSP-Net	0.56 390	0.27 354	0.49 300	0.41 253	0.28 310	1.22 494	0.50 408	1.23 466	0.72 248	0.95 422	0.95 329	0.89 381	0.62 347	0.83 388	0.62 389	0.26 426	0.17 372	0.17 184	0.17 276	0.18 268	0.17 277

PSMNet-ADL	0.48 309	0.27 354	0.40 173	0.48 392	0.30 351	0.68 368	0.37 278	0.90 324	0.80 301	0.61 193	0.80 250	0.92 393	0.62 347	0.72 335	0.63 392	0.23 393	0.18 389	0.18 230	0.20 358	0.22 364	0.20 351

TRStereo	0.37 184	0.27 354	0.59 362	0.47 385	0.41 454	0.29 88	0.30 153	0.84 298	0.59 190	0.52 163	0.41 95	0.52 192	0.26 90	0.73 340	0.27 121	0.17 248	0.12 189	0.19 270	0.19 333	0.13 79	0.11 64

ADLNet	0.55 379	0.27 354	0.51 325	0.44 332	0.35 416	0.78 403	0.46 382	1.08 396	0.86 337	0.99 435	0.98 347	0.92 393	0.63 353	0.69 319	0.81 433	0.22 376	0.16 352	0.22 357	0.22 398	0.21 342	0.21 369

hitnet-ft	0.55 379	0.27 354	0.39 161	0.41 253	0.28 310	0.78 403	0.40 334	0.92 330	0.90 366	0.82 336	1.01 357	1.13 454	0.70 403	0.78 368	0.67 403	0.28 446	0.20 415	0.28 449	0.22 398	0.29 430	0.26 415

iResNetv2_ROB	0.52 359	0.27 354	0.69 413	0.38 156	0.25 215	0.62 336	0.35 242	1.17 441	1.01 420	0.99 435	1.06 385	0.88 377	0.67 380	0.66 292	0.39 270	0.19 310	0.13 256	0.15 120	0.11 76	0.18 268	0.16 257

MDST_ROB	0.91 481	0.27 354	0.85 457	0.63 501	0.41 454	2.53 540	0.71 490	1.60 528	1.13 462	2.83 551	1.73 502	0.97 404	0.69 390	1.61 515	0.73 418	0.25 416	0.22 433	0.32 472	0.28 466	0.25 404	0.24 402

FACV-RUCA	0.43 255	0.28 368	0.47 268	0.45 355	0.33 400	0.58 307	0.34 218	0.82 292	0.73 255	0.57 178	0.84 272	0.47 171	0.50 277	0.54 168	0.39 270	0.22 376	0.15 320	0.35 481	0.16 227	0.28 426	0.21 369

rvit_0105_6	0.38 199	0.28 368	0.64 387	0.50 421	0.30 351	0.39 192	0.38 300	0.51 98	0.67 223	0.40 119	0.45 105	0.50 184	0.41 226	0.54 168	0.36 239	0.27 436	0.26 465	0.24 396	0.21 380	0.22 364	0.16 257

rvit_stereo_0081_aga	0.31 112	0.28 368	0.44 227	0.42 293	0.29 336	0.34 149	0.31 176	0.44 74	0.40 119	0.39 113	0.44 102	0.40 128	0.32 156	0.42 79	0.29 156	0.23 393	0.17 372	0.19 270	0.16 227	0.20 318	0.15 211

ITSA-stereo	0.53 365	0.28 368	0.52 330	0.40 221	0.23 154	0.56 296	0.34 218	1.24 473	1.24 482	0.80 314	0.81 257	0.72 307	0.58 324	0.82 380	0.65 397	0.21 350	0.17 372	0.23 379	0.21 380	0.22 364	0.26 415

StereoVision	0.42 245	0.28 368	0.45 239	0.49 407	0.28 310	0.38 185	0.38 300	0.72 244	0.62 194	0.44 134	1.14 414	0.54 200	0.39 214	0.56 183	0.34 206	0.21 350	0.24 451	0.25 409	0.24 430	0.26 411	0.16 257

ssnet_v2	0.58 404	0.28 368	0.56 353	0.43 313	0.29 336	0.95 445	0.59 451	1.13 416	0.99 410	0.93 412	0.80 250	0.99 408	0.64 364	0.82 380	0.94 468	0.25 416	0.22 433	0.23 379	0.24 430	0.20 318	0.19 328

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 419	0.28 368	0.99 476	0.40 221	0.30 351	1.03 462	0.56 444	1.10 402	0.99 410	0.97 428	1.22 435	1.06 430	0.69 390	1.07 461	0.95 471	0.19 310	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.22 364	0.21 369

pcwnet_v2	0.58 404	0.28 368	0.84 456	0.45 355	0.35 416	0.61 328	0.35 242	1.27 481	1.21 477	0.99 435	1.27 445	0.72 307	0.58 324	0.67 303	0.48 336	0.27 436	0.21 425	0.24 396	0.23 414	0.29 430	0.29 439

sCroCo_RVC	0.35 149	0.28 368	0.69 413	0.51 437	0.39 442	0.41 210	0.31 176	0.49 88	0.45 146	0.31 59	0.48 118	0.38 114	0.32 156	0.46 113	0.32 179	0.21 350	0.22 433	0.19 270	0.19 333	0.21 342	0.20 351

HGLStereo	0.56 390	0.28 368	0.57 357	0.50 421	0.37 427	0.80 409	0.45 378	1.02 372	0.78 290	0.86 366	1.14 414	0.89 381	0.82 445	0.76 357	0.73 418	0.21 350	0.20 415	0.19 270	0.18 303	0.19 302	0.21 369

DLCB_ROB	0.58 404	0.28 368	0.47 268	0.49 407	0.32 389	0.77 399	0.50 408	0.99 356	0.92 378	1.04 457	1.14 414	1.21 461	0.69 390	0.88 410	0.69 407	0.20 333	0.20 415	0.22 357	0.22 398	0.21 342	0.18 295

SGM_RVC	0.97 487	0.28 368	0.41 183	0.39 184	0.22 114	1.55 517	0.73 494	1.51 520	1.25 488	2.25 541	1.92 512	2.58 537	1.56 527	2.02 536	1.19 499	0.27 436	0.27 474	0.27 441	0.25 439	0.25 404	0.25 409
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DFGA-Net	0.45 272	0.29 380	0.80 453	0.42 293	0.32 389	0.53 272	0.35 242	0.78 279	0.89 363	0.66 234	0.75 216	0.48 176	0.39 214	0.74 347	0.60 382	0.15 159	0.13 256	0.19 270	0.18 303	0.20 318	0.17 277

rvit_0105_4	0.41 238	0.29 380	0.71 422	0.50 421	0.29 336	0.41 210	0.41 349	0.55 118	0.73 255	0.45 136	0.48 118	0.55 203	0.44 244	0.57 196	0.36 239	0.28 446	0.26 465	0.25 409	0.22 398	0.23 381	0.18 295

test_sample7	0.52 359	0.29 380	0.50 313	0.36 110	0.27 287	0.62 336	0.41 349	1.06 388	0.88 350	0.92 408	0.86 285	0.85 361	0.69 390	0.68 313	0.50 339	0.26 426	0.20 415	0.27 441	0.26 453	0.27 422	0.24 402

NINENet	0.50 343	0.29 380	0.51 325	0.45 355	0.32 389	0.70 375	0.34 218	1.10 402	0.88 350	0.80 314	0.94 320	0.65 273	0.49 266	0.73 340	0.51 349	0.22 376	0.20 415	0.25 409	0.18 303	0.22 364	0.21 369

GEStereo_RVC	0.55 379	0.29 380	0.63 382	0.49 407	0.31 373	0.70 375	0.54 434	1.22 461	0.92 378	0.82 336	0.85 282	0.85 361	0.63 353	0.90 418	0.65 397	0.24 405	0.16 352	0.19 270	0.16 227	0.21 342	0.22 387

RAFT + AFF	0.53 365	0.29 380	0.75 439	0.51 437	0.32 389	0.63 345	0.60 453	1.00 360	0.91 373	0.78 308	0.87 293	0.83 355	0.58 324	0.80 374	0.47 332	0.17 248	0.20 415	0.23 379	0.22 398	0.18 268	0.18 295

CFNet	0.51 350	0.29 380	0.46 256	0.41 253	0.27 287	0.70 375	0.32 197	1.13 416	1.00 416	0.72 277	1.07 388	0.85 361	0.60 335	0.76 357	0.52 356	0.19 310	0.14 290	0.23 379	0.23 414	0.21 342	0.16 257

iResNet	0.49 327	0.29 380	0.79 451	0.42 293	0.21 95	0.61 328	0.40 334	0.82 292	0.99 410	0.87 374	1.12 402	0.69 290	0.53 288	0.78 368	0.51 349	0.15 159	0.11 134	0.14 80	0.12 104	0.17 244	0.15 211

pmcnn	1.23 517	0.29 380	0.96 472	0.40 221	0.23 154	0.95 445	0.69 479	1.16 436	1.28 494	1.67 522	2.33 523	11.15 573	0.86 455	0.93 434	0.88 452	0.15 159	0.12 189	0.12 22	0.10 50	0.15 169	0.15 211

DDVS	0.52 359	0.30 389	0.56 353	0.41 253	0.31 373	0.71 380	0.34 218	0.91 328	0.67 223	0.85 359	0.89 305	1.12 448	0.46 254	0.86 405	0.60 382	0.22 376	0.16 352	0.22 357	0.18 303	0.25 404	0.26 415

fast-acv-ft	0.64 420	0.30 389	0.73 430	0.45 355	0.34 409	1.17 488	0.49 403	0.86 305	0.98 405	1.02 448	1.36 460	1.29 471	0.85 453	0.76 357	0.81 433	0.21 350	0.23 443	0.23 379	0.23 414	0.21 342	0.20 351

LMCR-Stereo	0.53 365	0.30 389	0.53 338	0.58 484	0.30 351	0.83 425	0.36 264	1.19 446	0.76 273	0.88 384	1.04 375	0.56 206	0.62 347	0.82 380	0.67 403	0.19 310	0.15 320	0.19 270	0.14 169	0.23 381	0.17 277

DMCA-RVC	0.51 350	0.30 389	0.59 362	0.50 421	0.32 389	0.54 278	0.38 300	0.86 305	0.68 228	0.94 415	0.86 285	0.91 388	0.68 386	0.70 325	0.59 379	0.23 393	0.18 389	0.31 466	0.23 414	0.26 411	0.19 328

NVstereo2D	0.60 414	0.30 389	0.75 439	0.48 392	0.43 466	0.89 434	0.48 397	1.05 384	1.15 466	0.66 234	0.86 285	0.88 377	0.70 403	0.99 444	0.65 397	0.32 474	0.15 320	0.28 449	0.20 358	0.40 486	0.36 479

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 53	0.31 394	0.24 5	0.51 437	0.19 50	0.29 88	0.22 44	0.40 50	0.37 103	0.26 32	0.24 25	0.24 43	0.31 151	0.44 96	0.22 27	0.14 98	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.14 123	0.10 28

rvit_0105_5	0.42 245	0.31 394	0.73 430	0.50 421	0.29 336	0.44 228	0.42 359	0.61 152	0.74 262	0.51 157	0.51 134	0.60 240	0.47 258	0.57 196	0.38 264	0.27 436	0.25 459	0.25 409	0.23 414	0.22 364	0.18 295

TestStereo	0.38 199	0.31 394	0.40 173	0.45 355	0.20 74	0.40 196	0.37 278	0.66 189	0.65 217	0.53 166	0.78 237	0.47 171	0.40 220	0.55 173	0.37 255	0.18 280	0.13 256	0.20 300	0.15 195	0.22 364	0.13 144

stereogan	0.80 459	0.31 394	0.71 422	0.59 488	0.50 492	1.72 528	0.48 397	1.35 496	1.37 501	1.00 440	1.46 484	1.56 509	0.95 479	1.29 493	0.84 438	0.28 446	0.29 483	0.29 457	0.25 439	0.38 483	0.38 490

BEATNet_4x	0.46 282	0.32 398	0.56 353	0.37 126	0.19 50	0.63 345	0.35 242	1.01 369	0.72 248	0.77 304	0.83 267	0.70 294	0.59 331	0.68 313	0.53 359	0.16 209	0.12 189	0.16 146	0.14 169	0.24 394	0.16 257

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 365	0.32 398	0.64 387	0.44 332	0.30 351	0.66 362	0.44 375	1.04 379	0.88 350	0.91 400	0.91 312	0.99 408	0.60 335	0.68 313	0.60 382	0.21 350	0.17 372	0.22 357	0.22 398	0.21 342	0.21 369
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.57 397	0.32 398	0.54 342	0.45 355	0.27 287	0.57 301	0.48 397	1.00 360	1.28 494	0.86 366	1.33 458	0.87 372	0.58 324	1.07 461	0.75 422	0.18 280	0.12 189	0.15 120	0.13 138	0.18 268	0.18 295

AdaStereo	0.50 343	0.32 398	0.47 268	0.48 392	0.25 215	0.67 366	0.32 197	1.17 441	0.88 350	0.75 291	0.99 352	0.75 326	0.49 266	0.67 303	0.46 325	0.27 436	0.12 189	0.28 449	0.18 303	0.23 381	0.18 295
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
SGM-ForestM	4.04 562	0.32 398	0.46 256	0.43 313	0.27 287	7.50 568	1.45 552	3.84 563	4.24 562	8.19 573	6.76 571	19.00 581	9.08 570	10.74 574	6.62 564	0.31 463	0.33 507	0.32 472	0.32 487	0.29 430	0.29 439

StereoDRNet-Refined	0.58 404	0.32 398	0.54 342	0.46 376	0.30 351	0.96 448	0.40 334	1.00 360	0.94 391	1.12 477	1.08 391	0.96 402	0.67 380	0.90 418	0.89 462	0.17 248	0.13 256	0.22 357	0.21 380	0.20 318	0.19 328
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.66 424	0.32 398	0.66 399	0.50 421	0.39 442	1.15 484	0.61 458	1.49 516	1.01 420	1.12 477	1.08 391	1.06 430	0.69 390	0.77 364	0.94 468	0.23 393	0.17 372	0.26 428	0.25 439	0.25 404	0.21 369

SGM-Forest	0.62 417	0.32 398	0.39 161	0.43 313	0.30 351	1.02 459	0.55 438	1.09 400	1.05 438	1.06 463	1.18 429	1.10 444	0.67 380	0.88 410	0.62 389	0.31 463	0.33 507	0.33 477	0.30 474	0.30 439	0.28 432
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FAT-Stereo	0.73 446	0.33 406	0.75 439	0.49 407	0.37 427	0.71 380	0.59 451	1.36 499	1.30 496	1.03 456	1.40 469	1.59 512	1.15 500	0.87 407	0.86 443	0.28 446	0.28 478	0.28 449	0.23 414	0.28 426	0.38 490

FADNet-RVC-Resample	0.56 390	0.33 406	1.16 492	0.49 407	0.34 409	0.71 380	0.43 366	1.01 369	0.93 384	0.82 336	0.87 293	0.74 324	0.67 380	0.73 340	0.45 315	0.18 280	0.18 389	0.26 428	0.27 460	0.26 411	0.27 425

TDLM	0.57 397	0.33 406	0.49 300	0.51 437	0.30 351	0.66 362	0.73 494	1.03 376	1.01 420	0.82 336	1.10 397	0.84 359	0.70 403	0.86 405	0.58 374	0.28 446	0.17 372	0.25 409	0.22 398	0.26 411	0.19 328

CVANet_RVC	0.57 397	0.33 406	0.44 227	0.47 385	0.32 389	0.67 366	0.61 458	1.05 384	0.93 384	0.85 359	1.04 375	1.01 415	0.73 414	0.83 388	0.52 356	0.29 453	0.19 403	0.27 441	0.25 439	0.31 445	0.21 369

StereoDRNet	0.64 420	0.33 406	0.68 407	0.51 437	0.43 466	1.03 462	0.53 430	1.47 513	0.99 410	1.10 474	0.87 293	1.07 435	0.71 407	0.82 380	0.88 452	0.23 393	0.19 403	0.25 409	0.23 414	0.27 422	0.19 328

rvit_0105_3	0.47 297	0.34 411	0.77 449	0.54 466	0.31 373	0.49 253	0.47 389	0.63 166	0.79 299	0.65 222	0.59 166	0.64 260	0.50 277	0.65 284	0.39 270	0.29 453	0.27 474	0.29 457	0.28 466	0.21 342	0.20 351

ACV-stereo	0.62 417	0.34 411	1.00 477	0.43 313	0.31 373	1.20 492	0.40 334	0.75 263	0.83 319	0.64 213	0.77 226	2.10 527	1.03 489	0.81 377	0.64 395	0.21 350	0.17 372	0.18 230	0.18 303	0.21 342	0.21 369

SACVNet	0.58 404	0.34 411	0.55 347	0.55 473	0.36 420	0.63 345	0.48 397	1.13 416	0.77 280	1.02 448	1.06 385	1.02 420	0.74 416	0.90 418	0.51 349	0.27 436	0.21 425	0.25 409	0.24 430	0.29 430	0.36 479

Anonymous3	0.46 282	0.34 411	0.86 462	0.50 421	0.37 427	0.81 414	0.50 408	0.72 244	0.65 217	0.51 157	0.65 181	0.45 160	0.45 249	0.64 277	0.38 264	0.24 405	0.24 451	0.22 357	0.21 380	0.23 381	0.23 394

HCRNet	0.44 262	0.34 411	0.41 183	0.53 459	0.26 256	0.53 272	0.29 137	0.83 295	0.63 205	0.71 265	0.81 257	0.77 338	0.50 277	0.66 292	0.36 239	0.24 405	0.16 352	0.24 396	0.20 358	0.21 342	0.18 295

DeepPruner_ROB	0.53 365	0.34 411	0.59 362	0.41 253	0.30 351	0.50 256	0.43 366	1.19 446	0.70 236	0.85 359	1.05 379	0.86 366	0.55 306	0.84 393	0.51 349	0.29 453	0.23 443	0.22 357	0.22 398	0.26 411	0.25 409

S-Stereo	0.74 447	0.35 417	0.96 472	0.56 476	0.45 477	0.82 422	0.60 453	1.24 473	1.60 523	0.96 423	1.41 471	1.12 448	0.94 476	0.80 374	1.04 486	0.26 426	0.31 496	0.28 449	0.25 439	0.32 451	0.47 516

ADCP+	1.06 501	0.35 417	1.51 526	0.49 407	0.51 496	1.45 512	0.55 438	1.25 477	1.03 428	1.16 481	1.15 420	1.10 444	1.07 494	1.56 512	6.75 565	0.19 310	0.16 352	0.23 379	0.21 380	0.28 426	0.21 369

RYNet	0.72 444	0.35 417	0.64 387	0.53 459	0.67 521	1.31 501	0.67 469	1.20 451	1.18 471	1.05 459	0.87 293	1.27 468	0.93 475	0.93 434	1.27 505	0.22 376	0.16 352	0.26 428	0.23 414	0.40 486	0.39 492

XPNet_ROB	0.70 436	0.35 417	0.68 407	0.52 449	0.40 447	0.79 406	0.85 510	1.16 436	0.94 391	1.33 501	1.15 420	1.38 490	0.83 450	1.03 455	0.90 464	0.32 474	0.25 459	0.26 428	0.24 430	0.31 445	0.28 432

CBMV	0.64 420	0.35 417	0.41 183	0.42 293	0.25 215	1.01 457	0.77 498	1.13 416	1.09 456	1.17 482	1.22 435	1.04 424	0.75 420	0.88 410	0.63 392	0.28 446	0.30 487	0.34 479	0.30 474	0.26 411	0.26 415
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	0.66 424	0.36 422	1.30 509	0.39 184	0.26 256	0.57 301	0.63 461	0.80 286	1.03 428	0.80 314	1.43 476	0.91 388	0.76 423	1.08 464	1.87 527	0.16 209	0.12 189	0.17 184	0.14 169	0.20 318	0.16 257

DualNet (step1)	0.57 397	0.36 422	0.72 427	0.38 156	0.30 351	0.71 380	0.43 366	1.06 388	0.88 350	0.92 408	0.86 285	0.85 361	0.69 390	0.68 313	0.50 339	0.41 508	0.20 415	0.40 499	0.41 511	0.36 474	0.33 465

test_sample9	1.05 500	0.36 422	0.72 427	0.38 156	0.30 351	0.71 380	0.43 366	1.06 388	0.88 350	0.92 408	0.86 285	0.85 361	0.69 390	1.20 480	1.36 508	0.41 508	8.41 575	0.40 499	0.41 511	0.36 474	0.33 465

test_sample8	1.25 519	0.36 422	0.72 427	0.38 156	0.30 351	0.71 380	0.43 366	1.13 416	0.75 265	1.50 509	0.95 329	3.29 548	1.59 529	1.20 480	1.36 508	0.41 508	8.41 575	0.40 499	0.41 511	0.36 474	0.33 465

GwcNet	0.69 434	0.36 422	1.10 486	0.51 437	0.42 460	1.08 473	0.50 408	1.21 453	1.16 467	1.00 440	1.37 463	1.06 430	0.79 437	0.92 428	0.94 468	0.25 416	0.24 451	0.24 396	0.22 398	0.23 381	0.26 415

RP	0.76 449	0.36 422	0.63 382	0.66 510	0.58 514	0.80 409	0.55 438	1.14 425	1.22 479	0.97 428	1.65 496	1.43 496	1.32 514	1.01 448	0.84 438	0.33 482	0.30 487	0.36 486	0.30 474	0.34 464	0.34 472

WCMA_ROB	1.14 509	0.36 422	0.76 444	0.49 407	0.44 473	1.23 496	0.67 469	1.11 408	1.23 480	2.84 552	3.95 558	3.28 547	1.83 539	1.25 489	0.99 478	0.44 512	0.34 509	0.34 479	0.37 497	0.41 492	0.40 495

rvit_stereo_0075_2	0.47 297	0.37 429	0.70 417	0.53 459	0.46 484	0.43 220	0.36 264	0.81 290	0.67 223	0.55 172	0.74 214	0.59 234	0.43 234	0.63 264	0.43 290	0.32 474	0.23 443	0.35 481	0.25 439	0.30 439	0.25 409

SDNR	0.86 472	0.37 429	1.47 524	0.40 221	0.38 436	3.38 556	0.33 207	0.90 324	0.98 405	0.99 435	2.09 520	0.59 234	0.71 407	1.29 493	0.70 410	0.51 523	0.56 538	0.36 486	0.26 453	0.43 496	0.46 511

GMStereo	0.39 215	0.37 429	0.54 342	0.40 221	0.26 256	0.42 217	0.36 264	0.59 136	1.04 434	0.55 172	0.51 134	0.37 106	0.35 177	0.54 168	0.41 281	0.19 310	0.13 256	0.16 146	0.17 276	0.24 394	0.18 295
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
APVNet	0.71 440	0.37 429	0.89 465	0.56 476	0.45 477	1.18 490	0.68 474	1.41 507	0.85 332	0.81 327	1.15 420	1.04 424	0.81 441	1.10 468	1.17 497	0.26 426	0.28 478	0.32 472	0.31 481	0.29 430	0.30 448

FADNet_RVC	0.55 379	0.37 429	1.17 496	0.44 332	0.31 373	0.56 296	0.34 218	1.06 388	0.88 350	0.67 237	0.90 309	0.61 245	0.65 370	0.93 434	0.70 410	0.21 350	0.18 389	0.26 428	0.23 414	0.31 445	0.28 432

STTStereo	0.55 379	0.37 429	0.76 444	0.44 332	0.31 373	0.60 326	0.44 375	0.96 348	0.86 337	0.99 435	0.90 309	0.96 402	0.58 324	0.71 330	0.61 386	0.25 416	0.23 443	0.26 428	0.32 487	0.24 394	0.23 394

SuperB	1.04 496	0.37 429	4.81 559	0.43 313	0.31 373	0.99 455	0.46 382	1.02 372	2.09 536	1.09 472	1.09 395	0.75 326	0.81 441	1.06 458	1.76 520	0.19 310	0.15 320	0.17 184	0.15 195	2.82 566	0.26 415

GANet	0.70 436	0.37 429	0.55 347	0.51 437	0.34 409	0.94 442	0.96 519	1.08 396	0.94 391	1.04 457	1.98 515	1.13 454	0.88 462	1.12 471	0.66 400	0.25 416	0.26 465	0.27 441	0.22 398	0.31 445	0.22 387

CBMV_ROB	0.59 411	0.37 429	0.38 142	0.39 184	0.28 310	0.74 389	0.28 127	1.00 360	0.98 405	0.94 415	1.25 442	0.81 353	0.78 435	0.87 407	0.50 339	0.36 497	0.37 514	0.43 505	0.40 506	0.33 458	0.30 448

PSMNet_ROB	0.64 420	0.37 429	0.65 393	0.56 476	0.42 460	0.97 450	0.83 504	1.21 453	0.92 378	0.79 312	1.02 365	1.08 437	0.63 353	0.82 380	0.91 466	0.29 453	0.20 415	0.31 466	0.31 481	0.26 411	0.23 394

MSAF-DinoV2	1.04 496	0.38 439	1.32 512	0.54 466	0.29 336	0.89 434	0.72 492	1.52 523	1.24 482	1.05 459	1.41 471	2.98 540	1.49 523	2.74 551	2.83 544	0.22 376	0.14 290	0.20 300	0.22 398	0.32 451	0.32 460

YMNet	0.66 424	0.38 439	0.90 466	0.52 449	0.46 484	1.08 473	0.49 403	1.00 360	0.77 280	1.18 484	1.29 451	1.12 448	0.74 416	0.85 400	0.86 443	0.27 436	0.31 496	0.25 409	0.25 439	0.24 394	0.23 394

YMNet_1	0.66 424	0.38 439	0.90 466	0.52 449	0.46 484	1.08 473	0.49 403	1.00 360	0.77 280	1.18 484	1.29 451	1.12 448	0.74 416	0.85 400	0.86 443	0.27 436	0.31 496	0.25 409	0.25 439	0.24 394	0.23 394

dd	0.43 255	0.38 439	0.55 347	0.44 332	0.25 215	0.47 246	0.38 300	0.70 232	1.05 438	0.59 182	0.65 181	0.42 144	0.39 214	0.66 292	0.50 339	0.24 405	0.15 320	0.21 342	0.15 195	0.22 364	0.18 295

edge stereo	0.76 449	0.38 439	0.74 435	0.52 449	0.43 466	0.80 409	0.53 430	1.28 483	1.06 445	1.28 497	1.38 468	1.81 517	1.11 497	1.08 464	0.85 442	0.33 482	0.32 501	0.41 503	0.28 466	0.32 451	0.36 479

Nwc_Net	0.78 455	0.38 439	0.73 430	0.60 494	0.55 506	1.05 467	0.55 438	1.67 534	1.05 438	0.88 384	1.86 511	1.40 493	1.09 495	1.10 468	0.87 449	0.30 460	0.25 459	0.36 486	0.38 500	0.29 430	0.29 439

ADCL	1.04 496	0.38 439	1.35 515	0.50 421	0.39 442	1.61 521	0.89 512	1.29 484	1.39 504	1.29 498	1.50 486	1.24 464	1.24 509	1.37 505	4.87 558	0.21 350	0.19 403	0.25 409	0.25 439	0.29 430	0.27 425

TCMNet	0.66 424	0.39 446	0.98 475	0.59 488	0.61 517	0.96 448	0.55 438	1.05 384	0.90 366	0.84 355	1.14 414	0.89 381	0.65 370	0.85 400	1.01 482	0.26 426	0.26 465	0.31 466	0.28 466	0.32 451	0.29 439

sAnonymous2	0.40 227	0.39 446	0.85 457	0.48 392	0.37 427	0.40 196	0.46 382	0.57 125	0.52 167	0.38 105	0.46 110	0.35 93	0.42 228	0.43 85	0.30 162	0.19 310	0.14 290	0.18 230	0.17 276	0.57 523	0.44 506

CroCo_RVC	0.40 227	0.39 446	0.85 457	0.48 392	0.37 427	0.40 196	0.46 382	0.57 125	0.52 167	0.38 105	0.46 110	0.35 93	0.42 228	0.43 85	0.30 162	0.19 310	0.14 290	0.18 230	0.17 276	0.57 523	0.44 506

AF-Net	0.81 462	0.39 446	0.68 407	0.64 502	0.54 504	0.91 437	0.51 423	1.61 530	1.31 497	0.96 423	2.02 517	1.46 497	1.26 512	1.11 470	0.99 478	0.32 474	0.24 451	0.39 496	0.27 460	0.30 439	0.25 409

NOSS_ROB	0.57 397	0.39 446	0.39 161	0.44 332	0.30 351	0.73 388	0.54 434	1.03 376	1.08 454	0.67 237	0.87 293	0.76 332	0.57 315	0.77 364	0.47 332	0.38 501	0.38 516	0.44 507	0.42 515	0.37 479	0.34 472

rvit_105_1	0.54 377	0.40 451	0.76 444	0.58 484	0.37 427	0.59 320	0.68 474	0.70 232	0.94 391	0.82 336	0.69 195	0.73 318	0.58 324	0.78 368	0.54 364	0.32 474	0.29 483	0.31 466	0.34 492	0.23 381	0.20 351

Wz-Net-MNSev	0.76 449	0.40 451	1.34 514	0.50 421	0.40 447	1.44 511	0.83 504	1.15 429	1.16 467	1.25 496	1.20 434	1.13 454	0.81 441	1.16 475	1.00 481	0.22 376	0.19 403	0.24 396	0.23 414	0.28 426	0.26 415

NCC-stereo	0.78 455	0.40 451	0.76 444	0.61 496	0.67 521	0.81 414	0.69 479	1.54 525	1.11 458	0.90 395	1.36 460	1.33 482	1.16 501	1.19 478	0.88 452	0.31 463	0.30 487	0.37 491	0.48 524	0.33 458	0.33 465

Abc-Net	0.78 455	0.40 451	0.76 444	0.61 496	0.67 521	0.81 414	0.69 479	1.54 525	1.11 458	0.90 395	1.36 460	1.33 482	1.16 501	1.19 478	0.88 452	0.31 463	0.30 487	0.37 491	0.48 524	0.33 458	0.33 465
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.72 444	0.41 455	0.65 393	0.64 502	0.44 473	0.98 454	1.20 534	1.11 408	1.00 416	0.98 433	0.96 333	1.49 502	0.87 458	0.90 418	0.79 428	0.31 463	0.26 465	0.39 496	0.39 504	0.32 451	0.32 460

SANet	1.07 503	0.41 455	1.06 482	0.48 392	0.30 351	1.41 507	0.94 517	1.42 508	3.36 556	1.58 513	2.43 527	2.33 533	1.70 534	1.34 499	1.07 488	0.28 446	0.24 451	0.26 428	0.23 414	0.34 464	0.30 448

FINET	0.67 429	0.42 457	1.00 477	0.46 376	0.43 466	0.83 425	0.89 512	1.08 396	1.50 513	0.87 374	1.14 414	0.71 298	0.68 386	0.92 428	0.70 410	0.36 497	0.30 487	0.26 428	0.24 430	0.35 469	0.33 465

DPSNet	0.99 489	0.42 457	1.88 535	0.53 459	0.41 454	1.59 520	1.26 540	2.21 546	1.43 507	1.10 474	1.11 398	1.46 497	1.95 543	1.34 499	1.26 503	0.34 488	0.25 459	0.25 409	0.21 380	0.46 504	0.37 484

w-ln-seven-2	0.76 449	0.43 459	2.32 541	0.52 449	0.38 436	0.90 436	0.65 465	1.11 408	1.12 461	1.19 486	1.28 447	1.09 440	0.99 484	1.07 461	0.87 449	0.20 333	0.19 403	0.23 379	0.22 398	0.26 411	0.22 387

ADCRef	0.80 459	0.43 459	1.32 512	0.50 421	0.45 477	1.07 469	0.51 423	1.07 392	0.98 405	1.17 482	1.42 473	0.87 372	0.91 465	0.85 400	3.19 546	0.18 280	0.16 352	0.23 379	0.23 414	0.22 364	0.21 369

PA-Net	0.67 429	0.43 459	0.83 455	0.50 421	0.53 501	0.94 442	0.68 474	1.10 402	1.14 465	0.80 314	0.88 301	0.87 372	0.77 430	1.02 453	0.88 452	0.24 405	0.41 523	0.29 457	0.44 516	0.26 411	0.34 472
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	0.74 447	0.43 459	0.69 413	0.54 466	0.40 447	1.01 457	0.95 518	1.21 453	1.07 451	1.22 492	1.12 402	1.56 509	0.79 437	1.04 457	0.86 443	0.33 482	0.22 433	0.35 481	0.30 474	0.35 469	0.31 456

MeshStereo	1.34 522	0.43 459	0.54 342	0.44 332	0.34 409	1.66 524	0.60 453	1.94 540	1.37 501	4.47 565	3.25 543	4.71 556	1.94 542	1.92 531	1.17 497	0.35 493	0.35 511	0.37 491	0.31 481	0.32 451	0.32 460
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
GMStereo_Zeroshot	0.49 327	0.44 464	0.74 435	0.49 407	0.27 287	0.56 296	0.29 137	0.73 255	0.76 273	0.86 366	0.94 320	0.91 388	0.36 195	0.74 347	0.43 290	0.26 426	0.14 290	0.26 428	0.15 195	0.36 474	0.18 295

Anonymous_2	0.82 463	0.44 464	0.63 382	0.40 221	0.43 466	0.80 409	0.52 426	0.72 244	0.77 280	0.71 265	0.60 168	0.87 372	0.76 423	0.75 353	0.58 374	0.52 524	0.54 537	0.54 524	4.82 575	0.56 521	0.40 495

PS-NSSS	0.58 404	0.44 464	0.62 372	0.42 293	0.33 400	0.66 362	0.58 448	1.02 372	0.86 337	0.77 304	1.28 447	0.72 307	0.64 364	0.82 380	0.59 379	0.31 463	0.26 465	0.40 499	0.27 460	0.33 458	0.26 415

NaN_ROB	0.69 434	0.44 464	0.69 413	0.51 437	0.33 400	0.97 450	1.06 526	1.22 461	1.19 473	1.24 495	0.96 333	1.08 437	0.78 435	1.20 480	0.67 403	0.24 405	0.30 487	0.23 379	0.24 430	0.23 381	0.25 409

HBP-ISP	0.59 411	0.45 468	0.43 215	0.45 355	0.33 400	0.70 375	0.28 127	1.11 408	1.00 416	0.83 348	1.18 429	0.65 273	0.68 386	0.88 410	0.52 356	0.35 493	0.38 516	0.47 512	0.41 511	0.38 483	0.31 456

DANet	0.71 440	0.45 468	0.91 468	0.59 488	0.40 447	0.81 414	0.40 334	0.97 351	0.84 324	1.20 490	1.22 435	1.33 482	0.88 462	1.16 475	1.24 501	0.27 436	0.23 443	0.31 466	0.25 439	0.35 469	0.32 460
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
G-Net	0.95 485	0.46 470	1.04 480	0.64 502	0.48 488	2.12 536	0.64 464	1.01 369	0.87 346	1.75 525	2.82 541	1.30 473	1.64 533	1.06 458	0.96 473	0.36 497	0.29 483	0.35 481	0.25 439	0.45 501	0.42 499

w-ln-seven	0.96 486	0.48 471	2.41 543	0.54 466	0.50 492	1.41 507	0.70 484	1.67 534	1.81 530	1.49 507	1.50 486	1.26 466	0.87 458	1.15 473	1.80 525	0.23 393	0.21 425	0.25 409	0.25 439	0.31 445	0.26 415

RTSC	0.87 473	0.48 471	1.23 502	0.52 449	0.37 427	1.13 481	0.50 408	1.34 493	1.79 529	1.51 510	1.24 440	1.12 448	0.81 441	1.62 516	2.16 533	0.25 416	0.19 403	0.23 379	0.24 430	0.30 439	0.31 456

ADCPNet	1.03 495	0.48 471	2.70 545	0.54 466	0.42 460	1.40 505	0.75 496	1.13 416	1.07 451	1.22 492	1.42 473	1.68 514	1.09 495	1.36 504	3.45 550	0.30 460	0.28 478	0.29 457	0.32 487	0.37 479	0.35 477

PDISCO_ROB	0.91 481	0.48 471	1.06 482	0.99 532	0.97 535	1.67 526	0.63 461	1.64 532	1.59 520	1.06 463	1.18 429	1.31 474	0.79 437	1.55 510	0.97 474	0.49 520	0.22 433	0.45 508	0.40 506	0.45 501	0.37 484

CSAN	0.83 469	0.49 475	0.77 449	0.60 494	0.41 454	1.14 482	1.06 526	1.19 446	1.46 511	1.32 499	1.43 476	1.37 489	1.19 506	1.27 492	0.86 443	0.39 503	0.31 496	0.36 486	0.37 497	0.35 469	0.34 472

ETE_ROB	0.70 436	0.49 475	0.73 430	0.56 476	0.36 420	0.79 406	0.87 511	1.14 425	0.93 384	1.19 486	1.18 429	1.39 491	0.82 445	0.99 444	0.80 430	0.26 426	0.21 425	0.31 466	0.26 453	0.33 458	0.34 472

MSMD_ROB	1.21 516	0.49 475	0.62 372	0.59 488	0.50 492	1.62 523	0.67 469	1.23 466	1.24 482	2.45 545	3.77 552	3.09 544	2.98 558	1.32 496	0.81 433	0.45 513	0.41 523	0.49 519	0.51 531	0.47 506	0.44 506

PWCDC_ROB	0.89 477	0.49 475	0.80 453	0.74 523	0.40 447	1.03 462	0.39 323	1.33 491	2.35 545	1.02 448	3.77 552	0.81 353	0.92 470	1.20 480	0.90 464	0.34 488	0.22 433	0.24 396	0.20 358	0.34 464	0.29 439

z-mn7	1.00 490	0.50 479	1.70 530	0.53 459	0.36 420	1.75 529	0.71 490	1.22 461	2.28 541	0.96 423	2.54 530	1.42 494	0.95 479	2.19 542	1.54 514	0.22 376	0.19 403	0.21 342	0.20 358	0.27 422	0.25 409

dad	0.58 404	0.50 479	0.64 387	0.43 313	0.30 351	0.59 320	0.36 264	0.78 279	1.25 488	1.01 445	1.17 427	1.15 458	0.53 288	0.68 313	0.50 339	0.35 493	0.23 443	0.37 491	0.21 380	0.29 430	0.20 351

SHD	0.93 484	0.50 479	1.18 497	0.59 488	0.46 484	0.97 450	0.48 397	1.70 536	2.15 537	1.58 513	1.37 463	1.42 494	1.19 506	1.31 495	1.60 515	0.31 463	0.26 465	0.32 472	0.33 490	0.40 486	0.42 499

FBW_ROB	0.88 475	0.50 479	0.85 457	0.55 473	0.40 447	1.17 488	0.78 500	1.50 517	1.37 501	1.33 501	1.27 445	1.48 501	1.00 487	2.57 550	0.98 477	0.25 416	0.32 501	0.45 508	0.30 474	0.34 464	0.28 432

FC-DCNN v2	1.65 537	0.51 483	0.65 393	0.61 496	0.49 490	1.61 521	0.70 484	1.75 538	1.56 519	4.74 569	4.91 566	6.46 567	3.31 560	1.91 530	1.11 491	0.46 514	0.42 525	0.47 512	0.46 517	0.48 507	0.46 511

Wz-Net-LNSev	0.71 440	0.51 483	1.36 519	0.50 421	0.41 454	1.15 484	0.69 479	1.21 453	1.07 451	1.02 448	1.12 402	1.08 437	0.87 458	0.89 416	0.89 462	0.24 405	0.22 433	0.21 342	0.19 333	0.26 411	0.26 415

Syn2CoEx	0.71 440	0.51 483	0.95 470	0.64 502	0.45 477	0.91 437	0.53 430	1.48 514	1.13 462	0.93 412	1.35 459	1.02 420	0.99 484	0.92 428	0.80 430	0.30 460	0.27 474	0.28 449	0.24 430	0.23 381	0.24 402

psmorigin	0.82 463	0.51 483	2.09 537	0.49 407	0.41 454	0.85 429	0.50 408	1.04 379	0.88 350	1.45 506	1.43 476	1.50 503	1.06 492	1.22 486	0.97 474	0.31 463	0.32 501	0.27 441	0.27 460	0.33 458	0.42 499

FADNet	0.61 416	0.51 483	1.10 486	0.45 355	0.44 473	0.65 359	0.41 349	1.19 446	1.05 438	0.70 258	0.84 272	0.98 407	0.66 377	0.82 380	0.50 339	0.29 453	0.30 487	0.27 441	0.30 474	0.46 504	0.35 477

MANE	4.13 563	0.51 483	0.64 387	0.66 510	0.56 509	6.89 567	0.99 522	7.55 571	12.04 570	6.68 572	8.57 573	10.69 572	9.45 571	7.59 571	6.39 563	0.49 520	0.43 529	0.48 516	0.98 552	0.49 509	0.48 519

FC-DCNN	1.59 533	0.51 483	0.66 399	0.61 496	0.49 490	1.56 518	0.70 484	1.66 533	1.53 515	4.64 566	4.62 564	5.85 563	3.34 562	1.84 528	1.11 491	0.46 514	0.42 525	0.47 512	0.46 517	0.48 507	0.46 511

ADCMid	1.14 509	0.52 490	2.23 540	0.53 459	0.43 466	1.07 469	0.75 496	1.23 466	1.05 438	2.15 538	1.44 479	1.50 503	1.43 520	1.56 512	5.01 559	0.26 426	0.24 451	0.29 457	0.31 481	0.37 479	0.33 465

DeepPrunerF	0.89 477	0.52 490	3.43 551	0.68 516	0.81 527	0.72 387	0.72 492	1.22 461	1.99 535	0.93 412	1.01 357	0.87 372	0.86 455	1.08 464	0.95 471	0.34 488	0.28 478	0.43 505	0.39 504	0.30 439	0.32 460

PWC_ROB	0.87 473	0.52 490	1.28 506	0.50 421	0.32 389	0.91 437	0.37 278	1.36 499	1.46 511	1.61 516	2.59 534	1.16 459	1.01 488	1.34 499	1.40 512	0.25 416	0.18 389	0.28 449	0.20 358	0.29 430	0.28 432

XX-TBD	0.32 118	0.53 493	0.26 14	0.51 437	0.20 74	0.37 172	0.24 73	0.40 50	0.73 255	0.54 170	0.69 195	0.31 65	0.25 75	0.32 19	0.27 121	0.16 209	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.13 79	0.11 64

FADNet-RVC	0.60 414	0.53 493	1.14 491	0.46 376	0.39 442	0.61 328	0.39 323	1.12 414	0.87 346	0.70 258	0.84 272	1.04 424	0.55 306	0.94 441	0.69 407	0.26 426	0.25 459	0.28 449	0.28 466	0.31 445	0.31 456

DGSMNet	0.76 449	0.55 495	1.29 508	0.58 484	0.62 518	0.94 442	0.70 484	1.26 479	1.11 458	0.83 348	1.24 440	1.00 411	0.71 407	1.03 455	0.81 433	0.34 488	0.29 483	0.41 503	0.40 506	0.57 523	0.55 528

FCDSN-DC	1.39 527	0.56 496	0.65 393	0.74 523	0.59 515	1.38 504	0.63 461	1.35 496	1.39 504	3.26 559	4.50 563	4.61 554	2.63 553	1.58 514	1.03 483	0.46 514	0.42 525	0.48 516	0.47 522	0.50 511	0.50 523
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
aanetorigin	0.83 469	0.56 496	1.87 534	0.49 407	0.38 436	0.56 296	0.66 467	0.70 232	1.00 416	2.42 544	2.02 517	1.31 474	1.18 504	0.93 434	1.13 496	0.20 333	0.18 389	0.20 300	0.19 333	0.27 422	0.30 448

ccnet	0.82 463	0.57 498	0.75 439	0.54 466	0.59 515	1.09 476	0.66 467	1.38 502	0.94 391	1.12 477	1.44 479	1.29 471	0.92 470	0.95 443	1.24 501	0.49 520	0.42 525	0.50 521	0.47 522	0.51 512	0.46 511

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 494	0.57 498	1.51 526	0.67 513	0.50 492	2.57 541	1.66 555	1.20 451	1.43 507	1.38 503	1.57 493	1.33 482	0.92 470	1.64 519	0.88 452	0.37 500	0.39 520	0.46 511	0.60 536	0.41 492	0.40 495

WZ-Net	1.19 515	0.59 500	4.07 556	0.62 500	0.51 496	1.34 502	1.31 544	1.32 489	1.74 527	1.53 512	1.65 496	1.74 516	1.28 513	2.25 544	2.01 530	0.27 436	0.21 425	0.23 379	0.25 439	0.40 486	0.39 492

MFN_U_SF_RVC	1.09 506	0.59 500	1.97 536	0.67 513	0.44 473	1.93 533	0.60 453	1.85 539	1.36 499	1.61 516	1.54 491	1.95 525	1.37 516	1.64 519	1.73 518	0.40 507	0.37 514	0.45 508	0.48 524	0.44 497	0.44 506

RGC	0.79 458	0.59 500	0.71 422	0.65 507	0.65 520	0.92 441	0.58 448	1.29 484	1.05 438	1.07 466	1.45 482	1.47 500	1.03 489	1.21 484	0.88 452	0.32 474	0.30 487	0.48 516	0.40 506	0.37 479	0.37 484

ADCS	1.51 531	0.61 503	3.42 550	0.59 488	0.51 496	1.27 499	1.08 529	1.59 527	1.81 530	1.91 532	1.66 498	1.51 506	1.42 519	1.94 533	8.60 567	0.33 482	0.32 501	0.33 477	0.36 496	0.44 497	0.42 499

ELAS_RVC	1.60 534	0.61 503	1.01 479	0.70 519	0.56 509	2.00 535	1.89 562	1.96 541	2.65 548	3.33 560	3.26 544	3.03 541	3.41 563	2.49 548	2.09 532	0.52 524	0.45 532	0.50 521	0.48 524	0.54 519	0.52 525
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 536	0.61 503	0.95 470	0.68 516	0.55 506	3.01 554	1.55 553	2.39 548	2.33 544	3.64 562	3.89 556	2.75 538	2.90 557	2.15 541	2.27 539	0.52 524	0.45 532	0.50 521	0.48 524	0.54 519	0.52 525
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AnyNet_C32	1.16 513	0.62 506	2.40 542	0.57 482	0.55 506	1.41 507	1.34 545	1.18 444	1.24 482	1.49 507	1.42 473	1.39 491	1.20 508	1.55 510	4.82 557	0.29 453	0.28 478	0.29 457	0.34 492	0.38 483	0.42 499

PASM	0.90 480	0.64 507	1.69 528	0.69 518	0.69 524	0.78 403	0.84 507	1.03 376	1.26 491	1.19 486	1.15 420	1.31 474	0.98 483	1.24 488	1.03 483	0.52 524	0.56 538	0.59 529	0.66 538	0.56 521	0.54 527

zh-mn7	1.08 505	0.65 508	4.00 555	0.52 449	0.38 436	1.16 487	0.62 460	1.15 429	1.77 528	1.74 524	2.31 521	1.17 460	0.91 465	2.10 538	1.77 521	0.24 405	0.21 425	0.22 357	0.22 398	0.25 404	0.28 432

SAMSARA	1.07 503	0.65 508	1.19 498	1.06 537	0.90 529	1.76 530	1.76 559	1.46 512	1.44 509	1.51 510	1.16 425	2.00 526	1.14 499	1.48 508	1.31 507	0.39 503	0.44 531	0.35 481	0.38 500	0.49 509	0.49 522

XQC	0.89 477	0.65 508	1.31 510	0.67 513	0.52 500	1.22 494	0.68 474	1.26 479	1.52 514	1.14 480	1.11 398	1.28 470	1.04 491	1.40 507	1.77 521	0.38 501	0.24 451	0.37 491	0.31 481	0.53 517	0.47 516

PVD	1.28 521	0.67 511	1.28 506	0.74 523	0.62 518	1.50 514	0.84 507	1.99 542	2.96 551	2.18 539	2.36 526	1.85 521	1.95 543	1.92 531	1.94 528	0.39 503	0.36 513	0.49 519	0.37 497	0.51 512	0.64 530

StereoAnything_RVC	0.21 13	0.68 512	0.39 161	0.28 3	0.15 1	0.23 19	0.18 10	0.20 1	0.19 8	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 46	0.30 12	0.18 1	0.16 209	0.09 22	0.12 22	0.08 1	0.16 209	0.09 4

GASNet	0.67 429	0.72 513	0.96 472	0.70 519	0.48 488	0.62 336	0.47 389	1.08 396	1.03 428	0.94 415	0.82 261	0.93 395	0.83 450	1.33 497	0.80 430	0.31 463	0.22 433	0.29 457	0.28 466	0.44 497	0.24 402

Wz-Net-SNSev	0.91 481	0.73 514	2.13 538	0.56 476	0.45 477	0.95 445	1.13 531	1.34 493	1.24 482	1.02 448	1.30 454	1.46 497	0.86 455	1.81 526	1.50 513	0.25 416	0.23 443	0.25 409	0.26 453	0.32 451	0.29 439

SQANet	0.82 463	0.74 515	0.67 403	1.13 538	0.98 537	1.11 477	0.47 389	1.07 392	0.83 319	0.91 400	1.05 379	1.03 422	0.74 416	1.01 448	0.64 395	0.61 531	0.24 451	1.03 540	0.35 495	1.18 542	0.58 529

zh-sn7	1.09 506	0.75 516	3.23 549	0.57 482	0.42 460	1.11 477	0.89 512	1.19 446	1.27 492	1.41 505	1.98 515	1.25 465	1.47 522	1.99 535	2.62 541	0.26 426	0.26 465	0.26 428	0.27 460	0.35 469	0.30 448

PSMNet-RUCA	0.76 449	0.75 516	1.08 485	1.01 535	0.90 529	0.69 370	0.50 408	1.11 408	1.03 428	0.78 308	1.11 398	0.80 350	0.72 411	0.88 410	0.63 392	0.53 528	0.27 474	0.76 532	0.46 517	0.66 528	0.47 516

GANetREF_RVC	0.80 459	0.75 516	0.86 462	0.66 510	0.42 460	1.15 484	0.98 520	1.14 425	1.19 473	1.01 445	1.02 365	1.10 444	0.90 464	1.15 473	0.76 423	0.48 518	0.39 520	0.57 526	0.38 500	0.63 527	0.46 511
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
UDGNet	0.48 309	0.77 519	0.50 313	0.48 392	0.31 373	0.41 210	0.34 218	0.70 232	0.92 378	0.65 222	0.60 168	0.58 219	0.43 234	0.63 264	0.41 281	0.32 474	0.15 320	0.66 530	0.19 333	0.36 474	0.21 369

LSM	4.74 567	0.77 519	10.16 566	0.70 519	56.56 588	1.02 459	1.00 524	1.24 473	1.62 524	2.04 534	2.34 524	1.33 482	1.17 503	1.38 506	1.09 490	0.33 482	0.49 535	0.39 496	0.46 517	0.51 512	10.09 577

EDNetEfficient	1.46 529	0.80 521	6.12 561	0.47 385	0.39 442	0.69 370	0.83 504	0.90 324	2.77 550	3.50 561	1.96 514	1.66 513	2.03 545	1.26 490	4.18 555	0.21 350	0.18 389	0.21 342	0.20 358	0.41 492	0.39 492

Consistency-Raft	1.01 491	0.81 522	1.24 503	0.84 526	0.97 535	0.81 414	0.84 507	1.30 487	1.59 520	1.05 459	1.68 501	1.12 448	0.91 465	0.92 428	1.11 491	0.65 532	0.74 546	0.79 534	0.90 548	1.06 540	0.79 537

AnonymousM	0.41 238	0.81 522	0.29 36	0.34 57	0.22 114	0.28 76	0.38 300	0.53 117	0.41 123	0.70 258	0.49 121	0.47 171	0.27 101	0.41 71	0.31 169	0.15 159	0.12 189	1.51 545	0.26 453	0.12 44	0.10 28

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 429	0.81 522	0.73 430	0.53 459	0.37 427	1.40 505	0.53 430	1.04 379	0.79 299	0.88 384	0.94 320	0.95 399	0.53 288	0.93 434	0.58 374	0.39 503	0.30 487	0.57 526	0.31 481	0.53 517	0.30 448

UDG	0.88 475	0.82 525	0.67 403	1.00 534	0.96 534	1.02 459	0.57 447	1.13 416	0.99 410	0.90 395	0.97 346	1.31 474	0.99 484	0.85 400	0.84 438	0.54 529	0.32 501	1.77 548	0.40 506	0.94 535	0.66 531

BEATNet-Init1	15.13 577	0.82 525	50.86 590	0.72 522	0.53 501	38.10 588	7.03 573	11.83 576	14.25 575	29.78 589	30.17 589	48.21 592	22.64 585	26.78 585	18.11 576	0.42 511	0.38 516	0.47 512	0.46 517	0.51 512	0.48 519

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 522	0.87 527	1.76 532	0.86 527	0.56 509	4.29 561	1.79 560	1.50 517	1.98 534	1.61 516	1.85 510	1.84 519	1.41 518	1.89 529	1.36 508	0.48 518	0.40 522	0.56 525	0.57 534	0.69 529	0.48 519

anonymity	0.97 487	0.89 528	1.05 481	0.92 530	1.03 540	0.97 450	0.81 503	1.29 484	0.91 373	1.07 466	0.98 347	1.00 411	0.95 479	1.02 453	0.92 467	0.96 542	0.95 562	0.90 537	0.91 551	0.92 534	0.94 543

NVStereoNet_ROB	1.24 518	0.90 529	1.13 490	0.86 527	0.88 528	1.11 477	0.99 522	1.42 508	1.53 515	1.59 515	2.48 528	2.24 530	1.53 524	1.96 534	1.30 506	0.76 537	0.70 543	0.78 533	1.00 553	0.71 530	0.88 541
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
otaku	1.04 496	0.93 530	0.88 464	1.33 544	1.05 542	1.66 524	0.70 484	1.40 506	1.18 471	1.08 470	1.32 457	1.33 482	0.91 465	1.23 487	0.76 423	0.72 535	0.46 534	1.24 543	0.50 529	1.40 543	0.75 533

SPS-STEREO	1.25 519	0.93 530	1.06 482	1.04 536	1.03 540	1.41 507	0.91 516	1.51 520	1.19 473	2.09 536	1.83 508	1.94 524	1.39 517	1.62 516	1.39 511	0.97 544	0.94 561	0.90 537	0.89 547	0.96 537	0.96 546
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.35 524	0.94 532	1.25 504	0.96 531	1.00 538	1.52 516	1.02 525	1.34 493	1.21 477	2.64 547	2.65 536	2.44 534	1.56 527	1.64 519	1.26 503	0.97 544	0.95 562	0.90 537	0.90 548	0.94 535	0.96 546

RTS	1.98 543	0.96 533	11.36 568	0.65 507	0.57 512	2.77 546	1.40 548	1.39 503	2.26 539	1.89 529	2.56 531	1.32 479	1.25 510	5.20 564	4.05 553	0.31 463	0.22 433	0.29 457	0.29 472	0.40 486	0.37 484

RTSA	1.98 543	0.96 533	11.36 568	0.65 507	0.57 512	2.77 546	1.40 548	1.39 503	2.26 539	1.89 529	2.56 531	1.32 479	1.25 510	5.20 564	4.05 553	0.31 463	0.22 433	0.29 457	0.29 472	0.40 486	0.37 484

CC-Net-ROB	0.82 463	0.96 533	0.85 457	0.58 484	0.45 477	1.27 499	0.70 484	1.17 441	1.02 423	0.83 348	1.23 439	0.90 386	0.77 430	1.06 458	0.69 407	0.46 514	0.34 509	1.71 547	0.38 500	0.59 526	0.36 479

Ntro	1.09 506	0.97 536	0.91 468	1.44 545	1.19 544	1.69 527	0.80 502	1.35 496	1.25 488	1.00 440	1.29 451	1.31 474	0.97 482	1.26 490	0.84 438	0.84 539	0.43 529	1.36 544	0.50 529	1.56 544	0.78 535

MFMNet_re	1.14 509	0.97 536	1.19 498	0.99 532	0.95 533	1.25 498	1.22 537	1.39 503	1.55 517	1.69 523	1.67 500	1.21 461	1.53 524	1.12 471	0.99 478	0.87 541	0.75 550	0.79 534	0.75 542	0.90 532	0.94 543

AnyNet_C01	1.56 532	1.05 538	7.45 563	0.64 502	0.54 504	1.99 534	1.38 547	1.43 510	1.36 499	1.63 519	1.92 512	1.84 519	1.33 515	2.40 546	4.03 552	0.33 482	0.32 501	0.32 472	0.34 492	0.44 497	0.45 510

Wz-Net-TNSev	1.14 509	1.06 539	4.32 558	0.49 407	0.42 460	1.51 515	1.11 530	1.48 514	1.40 506	1.22 492	1.26 444	1.58 511	1.43 520	1.76 524	1.70 517	0.32 474	0.31 496	0.26 428	0.30 474	0.41 492	0.41 498

EDNetEfficientorigin	9.93 573	1.15 540	175.16 593	0.48 392	0.36 420	1.04 466	0.68 474	1.24 473	2.69 549	3.17 558	2.50 529	2.30 531	2.07 546	1.76 524	2.21 534	0.20 333	0.18 389	0.24 396	0.19 333	0.51 512	0.50 523

WAO-7	1.90 541	1.20 541	1.35 515	1.27 542	1.06 543	2.84 548	1.56 554	3.23 556	3.06 554	2.23 540	3.33 548	3.17 545	2.28 548	3.12 552	2.21 534	1.02 546	0.91 557	1.06 541	1.03 556	1.04 539	0.97 549

GCST	0.83 469	1.22 542	0.74 435	1.58 546	1.01 539	1.06 468	0.23 59	0.78 279	0.78 290	0.97 428	0.65 181	0.78 340	0.35 177	0.92 428	0.34 206	0.96 542	0.65 542	1.20 542	0.81 545	0.91 533	0.70 532

JetBlue	2.78 552	1.26 543	7.04 562	1.16 539	1.48 547	8.00 569	6.02 572	2.60 549	1.92 533	2.12 537	2.64 535	3.34 549	3.05 559	6.49 567	3.39 548	0.78 538	0.76 551	0.75 531	0.76 543	0.97 538	1.18 558

ACVNet_2	1.65 537	1.27 544	1.41 522	1.75 549	1.62 549	2.22 537	1.20 534	2.30 547	2.62 547	1.78 526	2.56 531	3.03 541	1.61 530	1.54 509	1.12 495	1.06 547	0.58 540	1.82 549	0.70 541	1.82 549	0.96 546

ACVNet-4b	1.35 524	1.31 545	1.10 486	1.90 553	1.59 548	1.92 532	0.77 498	1.52 523	1.62 524	1.05 459	1.60 495	2.11 528	0.94 476	1.64 519	0.77 427	1.30 552	0.35 511	2.03 555	0.67 539	1.88 553	0.84 538

ACVNet_1	1.46 529	1.33 546	1.12 489	1.91 554	1.62 549	1.83 531	0.98 520	2.00 543	1.85 532	1.39 504	1.53 490	2.32 532	1.53 524	1.34 499	1.11 491	1.30 552	0.50 536	2.06 557	0.58 535	1.93 555	0.95 545

Dean	1.98 543	1.36 547	1.36 519	2.12 556	1.81 556	2.74 543	1.36 546	3.37 560	3.80 560	2.08 535	3.32 547	3.21 546	1.82 537	1.71 523	1.67 516	1.27 549	0.77 552	1.99 551	0.90 548	1.86 550	1.03 551

LVE	2.12 548	1.44 548	1.36 519	1.99 555	1.78 554	2.75 544	1.79 560	2.82 550	3.95 561	1.90 531	4.33 562	3.52 551	1.81 536	2.24 543	1.74 519	1.74 561	0.87 555	2.06 557	1.13 559	1.91 554	1.35 561

RainbowNet	1.35 524	1.49 549	1.19 498	1.88 552	1.45 546	1.48 513	1.07 528	1.61 530	1.55 517	1.20 490	1.59 494	1.54 507	1.13 498	1.34 499	0.97 474	1.36 555	0.70 543	1.82 549	0.79 544	1.71 547	1.07 552

WAO-6	2.04 546	1.50 550	1.16 492	1.70 548	1.67 553	2.69 542	1.44 551	3.06 553	3.63 559	1.98 533	3.27 545	3.54 552	2.07 546	2.36 545	2.22 536	1.31 554	0.91 557	2.04 556	1.22 563	1.73 548	1.27 560

coex-ft	6.43 570	1.51 551	87.33 592	0.49 407	0.38 436	1.34 502	1.21 536	1.16 436	8.09 567	12.12 575	2.79 538	2.77 539	3.31 560	1.16 475	3.15 545	0.24 405	0.23 443	0.27 441	0.24 430	0.45 501	0.37 484

WAO-8	2.92 553	1.55 552	1.35 515	1.79 550	1.63 551	5.23 563	1.22 537	4.58 566	12.56 572	2.84 552	4.07 560	4.83 557	2.72 555	3.49 556	2.25 537	1.27 549	0.91 557	1.99 551	1.15 561	1.86 550	1.15 554

Venus	2.92 553	1.55 552	1.35 515	1.79 550	1.63 551	5.23 563	1.22 537	4.58 566	12.56 572	2.84 552	4.06 559	4.83 557	2.72 555	3.49 556	2.25 537	1.27 549	0.91 557	1.99 551	1.15 561	1.86 550	1.15 554

IMH-64-1	1.86 539	1.62 554	1.16 492	2.20 557	1.89 557	2.33 538	1.30 541	2.89 551	2.29 542	1.66 520	2.80 539	2.49 535	1.61 530	2.10 538	1.78 523	1.60 557	0.74 546	2.43 561	1.02 554	2.12 556	1.17 556

IMH-64	1.86 539	1.62 554	1.16 492	2.20 557	1.89 557	2.33 538	1.30 541	2.89 551	2.29 542	1.66 520	2.80 539	2.49 535	1.61 530	2.10 538	1.78 523	1.60 557	0.74 546	2.43 561	1.02 554	2.12 556	1.17 556

IMH	2.04 546	1.62 554	1.20 501	2.20 557	1.89 557	2.91 553	1.30 541	3.11 554	3.03 552	1.81 527	3.35 549	3.03 541	1.90 540	2.48 547	1.80 525	1.66 560	0.77 552	2.45 563	1.04 557	2.15 558	1.19 559

PWCK	1.92 542	1.66 557	3.12 548	1.65 547	0.91 531	2.84 548	2.26 565	2.10 544	2.41 546	2.36 543	2.31 521	2.22 529	1.82 537	3.43 555	2.03 531	1.61 559	0.71 545	1.51 545	0.82 546	1.69 546	0.91 542

TorneroNet-64	3.44 556	1.86 558	1.42 523	2.58 565	2.28 563	6.87 566	1.68 556	4.70 568	12.03 569	2.31 542	5.59 570	8.25 569	2.55 552	3.97 561	2.73 542	1.81 562	0.74 546	2.57 565	1.07 558	2.35 560	1.44 562

TorneroNet	4.53 566	1.89 559	1.48 525	2.55 563	2.27 562	13.78 576	1.69 557	4.84 570	23.73 586	2.89 555	7.70 572	7.06 568	2.69 554	4.26 563	3.42 549	1.84 563	0.77 552	2.68 567	1.13 559	2.42 561	1.47 563

KSHMR	2.57 550	1.93 560	1.69 528	2.63 566	2.42 565	2.86 550	2.07 563	3.27 558	6.50 565	2.49 546	3.36 550	3.41 550	1.92 541	2.49 548	1.94 528	2.13 566	1.40 567	2.79 570	1.50 566	2.73 564	1.77 564

UNDER WATER-64	3.53 558	2.01 561	3.94 554	3.22 571	2.49 567	5.41 565	2.60 568	3.43 561	12.41 571	3.03 557	2.68 537	6.07 565	4.04 565	3.79 560	3.33 547	2.02 564	1.24 566	2.63 566	1.46 565	2.78 565	2.08 568

UNDER WATER	3.46 557	2.07 562	3.64 553	3.09 569	2.48 566	3.75 559	2.42 567	3.31 559	13.77 574	2.90 556	2.95 542	5.84 562	3.69 564	3.69 558	3.48 551	2.07 565	1.11 564	2.70 568	1.40 564	2.84 567	1.98 566

ktn	2.98 555	2.25 563	1.73 531	2.84 567	2.53 568	3.76 560	2.15 564	3.70 562	5.47 564	2.75 549	5.17 569	5.94 564	2.48 550	3.23 553	2.46 540	2.34 570	1.44 568	2.78 569	2.03 569	2.45 562	2.01 567

notaker	2.76 551	2.29 564	1.80 533	2.96 568	2.58 569	2.90 552	1.75 558	3.24 557	3.05 553	2.78 550	4.24 561	6.15 566	2.51 551	3.34 554	2.75 543	2.31 568	1.18 565	3.00 571	1.65 567	2.84 567	1.97 565

MADNet+	2.23 549	2.43 565	10.85 567	1.22 541	0.91 531	2.76 545	1.40 548	2.12 545	1.67 526	1.32 499	1.74 504	1.86 522	1.74 535	6.25 566	4.41 556	0.65 532	0.64 541	0.58 528	0.54 533	0.80 531	0.76 534

HanzoNet	6.76 571	2.45 566	4.22 557	3.19 570	2.94 571	3.62 558	2.28 566	4.79 569	7.20 566	14.00 579	13.19 578	17.49 579	22.30 584	13.25 575	6.19 562	4.20 573	1.93 569	3.10 572	2.56 571	3.35 569	2.88 572

DPSimNet_ROB	3.58 559	2.45 566	8.57 564	2.53 562	2.37 564	2.88 551	3.77 571	3.14 555	3.23 555	4.71 568	3.86 555	4.68 555	4.87 568	4.07 562	5.62 560	2.33 569	2.33 570	2.47 564	2.52 570	2.51 563	2.64 570

DDUNet	1.06 501	2.56 568	0.68 407	1.21 540	1.26 545	1.03 462	0.69 479	1.11 408	0.94 391	0.96 423	1.22 435	1.27 468	0.82 445	0.93 434	0.72 417	0.84 539	0.38 516	1.99 551	0.60 536	1.10 541	0.85 539

DispFullNet	1.60 534	2.63 569	2.75 546	2.56 564	1.79 555	1.24 497	0.47 389	1.37 501	1.45 510	1.87 528	1.50 486	1.55 508	2.46 549	2.04 537	1.04 486	0.59 530	0.18 389	2.32 560	0.68 540	2.29 559	1.14 553

MADNet++	4.03 561	2.70 570	3.44 552	3.72 573	3.44 572	4.44 562	3.52 570	3.95 564	3.61 558	4.46 564	4.98 567	4.10 553	4.58 567	7.00 569	5.89 561	3.74 572	3.67 573	3.27 573	2.71 572	3.70 572	3.66 573

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 390	3.08 571	2.43 544	0.31 17	0.18 31	0.29 88	0.20 20	0.37 33	0.32 59	0.28 44	0.24 25	0.18 10	0.18 17	0.31 14	0.22 27	1.09 548	0.08 2	0.17 184	0.16 227	0.14 123	0.97 549

test_for_model	0.82 463	3.60 572	0.39 161	2.35 560	2.07 560	0.39 192	0.28 127	0.42 60	0.45 146	0.71 265	0.31 63	0.30 58	0.27 101	0.34 29	0.25 74	0.34 488	0.11 134	0.13 51	0.09 9	3.49 571	0.18 295

JetRed	5.27 568	5.84 573	12.81 571	2.36 561	2.83 570	12.23 574	10.50 575	4.46 565	3.60 557	3.86 563	3.83 554	4.85 559	4.18 566	6.78 568	11.96 571	2.17 567	2.96 572	2.18 559	1.97 568	3.38 570	2.68 571

DPSMNet_ROB	12.08 575	8.00 574	21.00 574	8.97 576	16.79 576	10.67 570	30.89 581	9.02 574	15.17 577	6.51 571	15.41 582	9.04 570	14.85 575	9.27 573	21.67 579	4.58 575	8.57 577	5.09 578	9.29 579	5.90 574	10.95 578

DGTPSM_ROB	12.07 574	8.00 574	20.99 573	8.93 575	16.78 575	10.67 570	30.87 580	9.01 573	15.16 576	6.50 570	15.41 582	9.04 570	14.85 575	9.25 572	21.67 579	4.57 574	8.57 577	5.08 576	9.28 578	5.90 574	10.95 578

ASD4		8.86 576

TCMNet-wrong-test	8.97 572	10.42 577	8.74 565	19.56 578	17.61 577	12.53 575	9.01 574	13.59 577	2.18 538	4.64 566	5.11 568	14.63 575	11.09 573	7.19 570	9.73 568	5.56 577	0.89 556	3.77 574	3.11 573	10.34 577	9.80 576

USTest	12.99 576	14.18 578	20.00 572	16.24 577	14.97 574	20.80 578	31.95 582	16.20 579	10.91 568	8.79 574	9.48 574	13.94 574	10.50 572	16.11 576	21.44 578	3.17 571	4.82 574	5.08 576	5.36 576	8.81 576	7.13 575

Anonymous_1	33.25 583	18.26 579	23.92 576	20.54 579	21.28 580	25.59 580	35.94 583	22.01 587	15.57 578	13.33 576	13.49 579	18.08 580	15.29 577	20.36 577	24.60 581	16.28 585	8.84 579	66.59 590	118.00 590	155.73 593	11.23 580

DPSM_ROB	17.78 578	18.63 580	24.31 580	20.90 580	19.47 578	25.97 581	36.21 584	21.23 585	16.24 579	13.38 577	14.06 580	19.18 582	16.30 578	20.78 578	25.67 582	9.38 580	9.23 580	9.49 580	9.82 580	13.51 579	11.91 581

DPSM	17.78 578	18.63 580	24.31 580	20.90 580	19.47 578	25.97 581	36.21 584	21.23 585	16.24 579	13.38 577	14.06 580	19.18 582	16.30 578	20.78 578	25.67 582	9.38 580	9.23 580	9.49 580	9.82 580	13.51 579	11.91 581

xxxxx1	36.64 587	19.51 582	24.21 577	61.66 590	64.63 590	27.28 584	40.10 586	20.25 580	18.63 582	14.07 580	12.97 575	17.26 576	17.36 580	21.70 581	27.93 584	13.18 582	18.50 585	111.26 591	133.37 591	29.24 585	39.73 588

tt_ll	36.64 587	19.51 582	24.21 577	61.66 590	64.63 590	27.28 584	40.10 586	20.25 580	18.63 582	14.07 580	12.97 575	17.26 576	17.36 580	21.70 581	27.93 584	13.18 582	18.50 585	111.26 591	133.37 591	29.24 585	39.73 588

ff	36.64 587	19.51 582	24.21 577	61.66 590	64.63 590	27.28 584	40.10 586	20.25 580	18.63 582	14.07 580	12.97 575	17.26 576	17.36 580	21.70 581	27.93 584	13.18 582	18.50 585	111.26 591	133.37 591	29.24 585	39.73 588

PML	40.80 593	29.24 585	11.87 570	7.20 574	14.47 573	92.13 593	213.69 594	7.63 572	23.35 585	74.72 593	190.14 594	50.17 593	26.15 586	21.39 580	12.70 572	8.76 579	2.92 571	8.45 579	3.25 574	13.26 578	4.42 574

LRCNet_RVC	21.24 581	31.15 586	21.41 575	28.98 583	23.82 581	3.13 555	0.60 453	20.96 584	1.59 520	25.58 584	28.15 586	21.99 584	14.79 574	21.94 584	16.41 575	28.89 590	14.87 583	33.53 586	31.28 586	29.51 588	26.16 586

DLNR_Zeroshot_test	20.09 580	36.28 587	38.04 583	169.85 593	61.80 589	0.23 19	0.20 20	13.88 578	0.37 103	0.44 134	0.66 188	0.43 152	0.21 39	0.62 253	0.28 141	5.46 576	0.10 51	0.15 120	0.11 76	72.60 592	0.11 64

HaxPig	31.96 582	37.24 588	34.27 582	24.37 582	24.88 582	18.26 577	19.86 577	20.64 583	28.52 587	35.97 590	38.75 590	25.57 585	28.72 587	33.88 586	34.39 587	35.94 591	38.87 591	37.80 587	40.48 587	39.68 589	41.15 591

CasAABBNet	35.74 584	37.43 589	48.72 587	42.22 587	39.20 585	52.24 589	73.12 591	42.61 591	32.62 589	26.78 586	27.95 584	38.58 588	32.60 588	41.67 591	51.65 592	18.74 586	18.57 588	19.15 583	19.77 583	27.20 582	23.98 584

Selective-RAFT-Error	35.84 586	37.49 590	48.83 589	42.26 588	39.24 587	52.30 591	73.09 590	42.66 592	32.61 588	26.80 587	28.30 587	38.84 591	33.51 591	41.68 592	51.59 590	18.82 588	18.58 589	19.17 584	19.80 584	27.28 583	24.05 585

FlowAnything	35.81 585	37.53 591	48.80 588	42.20 586	39.22 586	52.25 590	73.16 592	42.56 590	32.89 591	26.76 585	28.30 587	38.69 590	33.09 590	41.63 590	51.62 591	18.76 587	18.59 590	19.21 585	19.92 585	27.16 581	23.91 583

LSM0	38.95 592	37.60 592	48.58 586	43.57 589	91.06 593	52.57 592	72.57 589	43.17 593	32.63 590	26.97 588	27.97 585	38.65 589	32.94 589	41.86 593	51.78 593	18.89 589	18.41 584	19.13 582	19.63 582	27.29 584	33.77 587

AVERAGE_ROB	37.58 591	40.13 593	40.15 584	34.81 585	33.82 584	28.55 587	25.10 579	32.02 589	34.06 593	41.28 591	40.66 591	34.46 587	34.81 593	39.18 588	37.57 589	42.78 592	43.44 592	43.82 588	43.03 588	40.47 590	41.51 592

MEDIAN_ROB	37.38 590	40.85 594	40.60 585	32.31 584	31.85 583	27.20 583	24.55 578	29.10 588	33.19 592	42.09 592	41.76 592	33.35 586	34.39 592	39.78 589	37.07 588	43.64 593	44.10 593	44.12 589	43.40 589	41.51 591	42.76 593

test_example2	176.61 594	205.14 595	198.86 594	188.60 594	190.98 594	152.67 594	170.61 593	94.86 594	123.55 594	178.88 594	179.48 593	158.94 594	141.34 594	192.61 594	198.96 594	203.76 594	236.37 594	164.13 594	173.55 594	218.58 594	160.41 594

ccccc		429.19 596		507.10 595	501.20 595	356.95 595		380.82 595		334.51 595		372.86 595		499.17 595		561.44 595	431.22 595	334.28 595	290.86 595	540.88 595

Low-res two-view benchmark